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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Interactive and Explainable Human-Centered AutoML

Projektbeschreibung

Demokratisierung des automatisierten maschinellen Lernens mit dem Menschen im Blick

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ist eine Frage des Vertrauens und der Interaktivität. Beide sind Schlüsselfaktoren für die Unterstützung von Entwicklung und Forschung. Trotz der enormen Fortschritte in den letzten Jahren ist die Demokratisierung des automatisierten maschinellen Lernens jedoch noch nicht erreicht worden. Im Gegenteil, das EU-finanzierte Projekt ixAutoML ist in mehreren Phasen auf die menschliche Nutzung ausgerichtet. Das Team will das Beste aus zwei Welten vereinen: menschliche Intuition und Generalisierungsfähigkeiten für komplexe Systeme sowie die Effizienz systematischer Optimierungsansätze für AutoML. Es wird angenommen, dass eine zeitgemäße, auf den Menschen ausgerichtete interaktive und erklärbare AutoML – ixAutoML – erhebliche Auswirkungen darauf haben wird, inwieweit maschinelles Lernen einer viel breiteren Basis zugänglich gemacht werden kann.

Ziel

Trust and interactivity are key factors in the future development and use of automated machine learning (AutoML), supporting developers and researchers in determining powerful task-specific machine learning pipelines, including pre-processing, predictive algorithm, their hyperparameters and--if applicable--the architecture design of deep neural networks. Although AutoML is ready for its prime time after it achieved impressive results in several machine learning (ML) applications and its efficiency improved by several orders of magnitudes in recent years, democratization of machine learning via AutoML is still not achieved. In contrast to previously purely automation-centered approaches, ixAutoML is designed with human users at its heart in several stages. First of all, the foundation of trustful use of AutoML will be based on explanations of its results and processes. Therefore, we aim for:

1. Explaining static effects of design decisions in ML pipelines optimized by state-of-the-art AutoML systems.
2. Explaining dynamic AutoML policies for temporal aspects of dynamically adapted hyperparameters while ML models are trained.

These explanations will be the base for allowing interactions, bringing the best of two worlds together: human intuition and generalization capabilities for complex systems, and efficiency of systematic optimization approaches for AutoML. Concretely, we aim for:

3. Enabling interactions between humans and AutoML by taking human's latent knowledge into account and learning when to interact.
4. Building first ixAutoML prototypes and showing its efficiency in the context of Industry 4.0.

Perfectly aligned with the EU's AI strategy and recent efforts on interpretability in the ML community, we strongly believe that this timely human-centered ixAutoML will have a substantial impact on the democratization of machine learning.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2021-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOVER
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 459 763,00
Adresse
WELFENGARTEN 1
30167 Hannover
Deutschland

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Region
Niedersachsen Hannover Region Hannover
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 459 763,00

Begünstigte (1)

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