Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Autonomous Linguistic Emergence in neural Networks

Opis projektu

Głęboka komunikacja w sieci neuronowej inspirowana językiem

Głębokie sieci neuronowe (ang. deep neural network, DNN) to algorytmy uczenia maszynowego, których celem jest naśladowanie przetwarzania informacji w mózgu. Sieci DNN stanowią obiecujące rozwiązanie we wprowadzaniu sztucznej inteligencji do codziennego życia, od autonomicznych samochodów po smartfony i gry. W ramach finansowanego ze środków UE projektu ALiEN proponuje się ulepszenie interfejsu DNN i opracowanie uniwersalnego języka, który można łatwo zaimplementować w różnych aplikacjach. Projekt inspirowany jest ludzkim językiem i ma na celu zastąpienie istniejących interfejsów generycznymi protokołami komunikacyjnymi. Naukowcy opracują środowisko szkoleniowe dla interakcji DNN, które pomoże ulepszyć istniejące sieci i zająć się zawiłościami związanymi z rzeczywistymi zastosowaniami.

Cel

Deep neural networks (DNNs) are specialized computational models lacking a standard interface. If a complex task requires different DNNs, an ad-hoc connection must be laboriously designed. Inspired by human language, ALiEN wants to replace such ad-hoc interfaces with generic communication protocols optimized for ease of learning by DNNs that might have different architectures and functions. ALiEN “languages” are not hand-crafted: they emerge by training DNNs to share information through communication, offering the scalability and robustness to noise that is an asset of learned systems.

A first set of experiments will study, in tightly controlled settings, the impact of input, training community size and communication channel on the expressiveness and ease of acquisition of emergent protocols. The emergence of general protocols will be encouraged by a training environment characterized by varied inputs and interaction among numerous DNNs. The best emerged protocols will also be taught in a supervised way to new DNNs, with the final aim of establishing a “universal” DNN language. Next, I will explore how emergent protocols can help interfacing out-of-the box, state-of-the-art DNNs, only requiring the addition of light input and output layers to existing pre-trained models. Finally, a simplified home automation use case will demonstrate the usefulness of emergent protocols in a scenario that features some of the complexities to be expected in real-life applications. The project will also thoroughly analyze the emerging protocols, with the concurrent aims of i) identifying and favoring features that make them more expressive and easier to learn; ii) enhancing interpretability; and iii) gathering scientific insights into communication emergence in a non-human “species”.

All in all, ALiEN will take a first bold step towards enabling autonomous DNN interaction, and thus genuinely adaptive AI systems.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

ERC-ADG - Advanced Grant

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2020-ADG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

UNIVERSIDAD POMPEU FABRA
Wkład UE netto
€ 2 489 541,00
Koszt całkowity
€ 2 489 541,00

Beneficjenci (1)