Projektbeschreibung
KI für kritische autonome Systeme erklärbar und nachvollziehbar gestalten
Die künstliche Intelligenz (KI), die für komplexe autonome Aufgaben wie selbstfahrende Autos benötigt wird, beruht auf Verfahren des Deep Learning. Aufgrund der Sicherheitsanforderungen müssen solche Verfahren jedoch auch erklärbar und nachvollziehbar sein. Das EU-finanzierte Projekt SAFEXPLAIN plant dieses Problem zu lösen, indem es neue erklärbare Deep-Learning-Lösungen mit durchgängiger Rückverfolgbarkeit entwickelt, die die Anforderungen an die funktionale Sicherheit für kritische autonome KI-basierte Systeme erfüllen und gleichzeitig eine hohe Leistung gewährleisten. Die Projektarbeit wird neuartige Ansätze, die erklären, ob Vorhersagen vertrauenswürdig sind, sowie neue Strategien zum Nachweis korrekter Vorgänge umfassen. Das Projekt besteht aus einer Zusammenarbeit zwischen drei renommierten europäischen Forschungszentren und wird drei Fallstudien in den Bereichen Automobil, Raumfahrt und Eisenbahn durchführen.
Ziel
Deep Learning (DL) techniques are key for most future advanced software functions in Critical Autonomous AI-based Systems (CAIS) in cars, trains and satellites. Hence, those CAIS industries depend on their ability to design, implement, qualify, and certify DL-based software products under bounded effort/cost.
There is a fundamental gap between Functional Safety (FUSA) requirements of CAIS and the nature of DL solutions needed to satisfy those requirements. The lack of transparency (mainly explainability and traceability), and the data-dependent and stochastic nature of DL software clash against the need for deterministic, verifiable and pass/fail test-based software solutions for CAIS.
SAFEXPLAIN tackles this challenge by providing a novel and flexible approach to allow the certification – hence adoption – of DL-based solutions in CAIS by (1) architecting transparent DL solutions that allow explaining why they satisfy FUSA requirements, with end-to-end traceability, with specific approaches to explain whether predictions can be trusted, and with strategies to reach (and prove) correct operation, in accordance with certification standards. SAFEXPLAIN will also (2) devise alternative and increasingly complex FUSA design safety patterns for different DL usage levels (i.e. with varying safety requirements) that will allow using DL in any CAIS functionality, for varying levels of criticality and fault tolerance.
SAFEXPLAIN brings together a highly skilled and complementary consortium to successfully tackle this endeavor including 3 research centers, RISE (AI expertise), IKR (FUSA expertise), and BSC (platform expertise); and 3 CAIS case studies, automotive (NAV), space (AIKO), and railway (IKR). SAFEXPLAIN DL-based solutions are assessed in an industrial toolset (EXI). Finally, to prove that transparency levels are fully compliant with FUSA, solutions are reviewed by internal certification experts (EXI), and external ones subcontracted for an independent assessment.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Software
- Technik und Technologie Maschinenbau Fahrzeugbau Luft- und Raumfahrttechnik Satellitentechnologie
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
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.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.2.4 - Digital, Industry and Space
HAUPTPROGRAMM
Alle im Rahmen dieses Programms finanzierten Projekte anzeigen -
HORIZON.2.4.5 - Artificial Intelligence and Robotics
Alle im Rahmen dieses Programms finanzierten Projekte anzeigen
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.
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.
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-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions
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.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenKoordinator
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.
08034 BARCELONA
Spanien
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.