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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Forecasting and Preventing Human Errors

Descrizione del progetto

Tecnologia IA per prevenire gli errori umani prima che si verifichino

Alcuni errori non possono essere corretti anche se vengono individuati in tempo; molti altri sono irreversibili. Riconoscere gli errori umani prima che si verifichino è fondamentale perché i costi finanziari che ne derivano sono enormi. Il progetto FORHUE, del Consiglio europeo della ricerca, mira a sviluppare metodi basati sull’intelligenza artificiale per prevedere il movimento degli esseri umani e degli oggetti con cui interagiscono, a partire da dati video. L’attenzione si focalizza sulle azioni umane non intenzionali che possono essere riconosciute prima che accadano. Se si prevede un errore, il modello genera un feedback acustico che guiderà gli utenti a completare con successo l’azione pianificata. Infine, il progetto simulerà il modo in cui gli esseri umani rispondono a questo feedback.

Obiettivo

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.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2021-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAT BONN
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 999 629,00
Indirizzo
REGINA PACIS WEG 3
53113 BONN
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Nordrhein-Westfalen Köln Bonn, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 999 629,00

Beneficiari (1)

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