Opis projektu
Sztuczna inteligencja w służbie nauk biologicznych
Sztuczna inteligencja (SI) przeniknęła wszystkie aspekty naszego życia, na zawsze zmieniając nasz sposób postrzegania i interakcji z otaczającym nas światem. Jest to szczególnie widoczne w przypadku nauk biologicznych, gdzie SI otworzyła nowe możliwości w zakresie pozyskiwania i rozpowszechniania informacji. Nadal istnieją jednak obawy dotyczące sprawiedliwego zarządzania danymi, jak również dostępu do nowych modeli SI, co znacznie utrudnia działalność badawczą. Finansowany przez UE projekt AI4LIFE ma na celu ułatwienie naukowcom zajmującym się naukami biologicznymi dostępu do danych FAIR i otwartych danych, koncentrując się przede wszystkim na metodach analizy obrazu wykorzystujących sztuczną inteligencję. W związku z tym zespół projektu pracuje nad otwartą platformą zawierającą wstępnie wytrenowane modele SI wykorzystujące dane FAIR, do których dostęp będzie na tyle łatwy, że nie będzie wymagał zaawansowanych umiejętności obsługi komputera. Nowa platforma przygotuje specjalistów zajmujących się naukami biologicznymi do odpowiedzialnego posługiwania się metodami SI, a jednocześnie zapewni interoperacyjność pomiędzy różnymi narzędziami analitycznymi.
Cel
Machine learning (ML) has enabled and accelerated frontier research in the life sciences, but democratised access to such methods is, unfortunately, not a given. Access to necessary hardware and software, knowledge and training, is limited, while methods are typically insufficiently documented and hard to find. Furthermore, even though modern AI-based methods typically generalize well to unseen data, no standard exists to enable sharing and fine-tuning of pretrained models between different analysis tools. Existing user-facing platforms operate entirely independently from each other, often failing to comply with FAIR data and Open Science standards. The field of AI and ML is developing at a staggering pace, making it impossible for the non-specialist to stay up to date.
To enable the life science communities to benefit from AI/ML-powered image analysis methods, AI4LIFE will build bridges, providing urgently needed services on the common European research infrastructures. We will build an open, accessible, community-driven repository of FAIR pre-trained AI models and develop services to deliver these models to life scientists, including those without substantial computational expertise. Our direct support and ample training activities will prepare life scientists for responsible use of AI methods, while contributor services and open standards will drive community contributions of new models and interoperability between analysis tools. Open calls and public challenges will provide state-of-the-art solutions to yet unsolved image analysis problems in the life sciences.
Our consortium brings together AI/ML researchers, developers of popular open source image analysis tools, providers of European-scale storage and compute services and European life sciences Research Infrastructures -- all united behind the common goal to enable life scientists to fully benefit from the untapped but potentially tremendous power of AI-based analysis methods.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordynator
20521 Turku
Finlandia