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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Forecasting and Preventing Human Errors

Descripción del proyecto

La tecnología de inteligencia artificial previene errores humanos antes de que se produzcan

Algunos errores no pueden corregirse aunque se detecten a tiempo y muchos otros son irreversibles. Identificar los errores humanos antes de que se produzcan es crucial, ya que su coste financiero es enorme. El objetivo del proyecto FORHUE del Consejo Europeo de Investigación es crear métodos basados en la inteligencia artificial que predigan el movimiento de los seres humanos y los objetos con los que interactúan, a partir de datos de vídeo. Se centra la atención en las acciones humanas no intencionadas que pueden reconocerse antes de que se produzcan. Un modelo generará una retroalimentación auditiva si se predice un error. Dicha retroalimentación también guiará a los usuarios para que realicen satisfactoriamente la acción planificada. Por último, el proyecto simulará cómo responden las personas a esta retroalimentación.

Objetivo

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.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2021-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAT BONN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 999 629,00
Dirección
REGINA PACIS WEG 3
53113 BONN
Alemania

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Región
Nordrhein-Westfalen Köln Bonn, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 999 629,00

Beneficiarios (1)

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