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Forecasting and Preventing Human Errors

Projektbeschreibung

KI-Technologie verhindert menschliche Fehler, noch bevor sie geschehen

Einige Fehler sind auch dann nicht korrigierbar, wenn sie rechtzeitig erkannt werden; viele andere sind ebenfalls irreversibel. Menschliches Versagen zu erkennen, noch bevor es eintritt, ist von entscheidender Bedeutung, da die Folgekosten enorm sein können. Das Ziel des Projekts FORHUE des Europäischen Forschungsrats lautet, KI-gestützte Methoden zu entwickeln, welche die Bewegung von Menschen und der mit ihnen interagierenden Objekte aus Videodaten vorhersagen. Schwerpunkt dabei sind unbeabsichtigte menschliche Handlungen, die erkannt werden können, bevor sie durchgeführt werden. Ein Modell wird ein auditives Feedback erzeugen, wenn ein Fehler vorhergesagt wird. Diese Feedback wird die Nutzenden gleichermaßen dabei unterstützen, geplante Aktionen erfolgreich zu vollenden. Im Rahmen des Projekt wird zudem simuliert, wie die Menschen auf dieses Feedback reagieren.

Ziel

Human errors remain the main source of incidents. They can lead to fatalities, traffic accidents, or product defects and cause high economic and social cost. While some errors can still be corrected if they are detected in time, many human errors cause high costs as soon as they occur or are even irreversible. In these cases, it is very important to recognize human errors before they occur.

The goal of this project is therefore to develop methods based on artificial intelligence that forecast human errors from video data. We focus on erroneous and unintentional human actions and we aim to support humans to avoid them. In order to achieve this goal, we aim to solve three tasks jointly. We aim to develop methods that forecast human motion and intention with a very low latency such that unintentional actions can be recognized before they occur. Without the capability to interfere, however, even the best forecasting model does not prevent human errors. We therefore aim to develop a model that generates an auditory feedback if an error is forecast. The feedback, however, should not only warn humans, but also guide them such that they can successfully complete their intended action. Finally, we aim to model how humans will react to the feedback.

We thus aim to develop a model that forecasts the motion of humans and objects they interact with, that recognizes human errors before they occur, and that guides the human motion via auditory feedback in order to prevent errors. The model should automatically decide if and what auditory feedback is generated by reasoning how the feedback will affect the motion of persons that are close-by. While we aim to showcase that the developed technology is able to prevent errors before they occur, this technology has the potential to drastically reduce the social and economic costs caused by human errors in the long term.

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-COG

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

Gastgebende Einrichtung

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAT BONN
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.

€ 1 999 629,00
Adresse
REGINA PACIS WEG 3
53113 BONN
Deutschland

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Region
Nordrhein-Westfalen Köln Bonn, Kreisfreie Stadt
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.

€ 1 999 629,00

Begünstigte (1)

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