Descripción del proyecto
Primer motor de «software» de descubrimiento causal automatizado
Los métodos de descubrimiento causal no son nada nuevo. Durante décadas, se han utilizado para identificar posibles relaciones causa-efecto en datos observados. Aunque son cada vez más importantes en la ciencia y en la industria, resultan inaccesibles en gran medida para los no expertos. El proyecto AUTOCD, financiado con fondos europeos, propone crear el primer motor de «software» de descubrimiento causal automatizado y examinar su posible explotación comercial. AutoCD aumentará la productividad de los expertos y permitirá aplicar el descubrimiento causal con conocimientos mínimos. Esta automatización se basa en los resultados del proyecto financiado por el Consejo Europeo de Investigación CAUSALPATH. AutoCD comparará el desarrollo del sector creciente de las bibliotecas y plataformas de aprendizaje automático de máquinas.
Objetivo
Causal Discovery is desperately needed in both science and the industry, but it is largely inaccessible to non-experts. AutoCD proposes to create the first automated causal discovery software engine and explore its commercial exploitation. AutoCD will largely boost the productivity of experts as well as allow the application of causal discovery with minimal expertise. It will provide functionalities such as (a) induction of causal models and causal relations from data by automatically tuning the algorithmic causal discovery choices and their hyper-parameters, (b) inferences regarding the strength of causal effects and exploration of what-if scenarios of possible interventions. Such automation has only become recently possible due to research performed of the origin ERC named CAUSALPATH. We will work with two industrial partners, namely Gnosis Data Analysis and Huawei to validate AutoCD on real data and problems. Gnosis commercializes the JADBio product, which is a SaaS AutoML platform with obvious synergies to AutoCD. It has an expressed interest in AutoCD for a potential licensing deal (see letter of intent). AutoCD parallels the development of automated machine learning (AutoML) libraries and platforms that is growing to a $14bil industry. The project will create an MVP at TRL 5 and a business plan to commercialize the product. The research team (2 Profs, 1 Ph.D. student, 1 scientific programmer) have extensive collective experience not only inventing and designing novel causal discovery algorithms. In addition, the PI is also the co-founder of Gnosis with extensive experience in creating deep tech AutoML products and commercializing them. He will devote 70% of his research time to the project.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales informática y ciencias de la información software
- ciencias sociales sociología relaciones laborales automatización
- ciencias sociales economía y empresa ciencia económica economía de la producción productividad
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Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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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.
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.
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-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
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-2022-POC1
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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.
74 100 RETHIMNO
Grecia
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.