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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Trustworthy Planning and Scheduling with Learning and Explanations

Description du projet

Construire une intelligence artificielle digne de confiance pour la planification et l’ordonnancement

Les méthodes actuelles d’intelligence artificielle (IA) pour la planification et l’ordonnancement (P&S pour «planning and scheduling»), qu’elles soient basées sur des modèles ou sur des données, n’inspirent pas suffisamment confiance pour être adoptées massivement et atteindre leur impact potentiel. Le projet TUPLES, financé par l’UE, contribuera à une approche intégrée et centrée sur l’humain pour le développement d’outils de P&S afin d’accroître la confiance et l’adoption. Globalement, il poursuit trois objectifs. Premièrement, développer des méthodes hybrides de P&S qui combinent l’efficacité, la flexibilité et l’adaptabilité des approches d’apprentissage guidées par les données avec la robustesse, la fiabilité et la clarté des méthodes de raisonnement basées sur des modèles. Deuxièmement, concevoir des méthodes de vérification et d’explication des solutions produites par les systèmes de P&S. Enfin, réaliser des études de cas, de l’assistance aux pilotes d’avion à la gestion d’une équipe de football en passant par la collecte des déchets.

Objectif

Planning and scheduling (P&S) is a core area of AI. Its aim is to build systems that assist humans in planning, organising and optimising courses of action to achieve complex objectives. Despite the pressing need for decision-support systems for P&S applications in industry and public services, current approaches do not satisfy essential properties of trustworthy AI, such as transparency, explainability, robustness, safety and scalability.

TUPLES is a 3 year project aiming to obtain scalable, yet transparent, robust and safe algorithmic solutions for P&S. The cornerstones of our scientific contributions will be (1) combining symbolic P&S methods with data-driven methods to benefit from the scalability and modelling power of the latter, while gaining the transparency, robustness, and safety of the former and (2) developing rigorous explanations and verification approaches for ensuring the transparency, robustness, and safety of a sequence of interacting machine learned decisions. Both of these challenges are at the forefront of AI research.

We will demonstrate and evaluate our novel and rigorous methods in a laboratory environment, on a range of use-cases in manufacturing, aircraft operations, sport management, waste collection, and energy management. Our results also include practical guidelines derived from the lessons learnt in this process, and open-source software tools and test environments enabling the human-centered development and assessment of trustworthy P&S systems. Expected outcomes include increased productivity, decreased environmental footprint and the empowerment of workers in the above sectors. These could translate into huge economic, environmental and social impacts if trustworthiness ends up driving mass adoption of P&S.

The TUPLES consortium includes world-leading researchers in several fields of AI (P&S, constraints, machine learning, explanations), humanities and social sciences (psychology, law, ethics), and experts of their applications.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

LA COMMUNAUTE D UNIVERSITES ET ETABLISSEMENTS DE TOULOUSE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 924 477,50
Adresse
41 ALL JULES GUESDE CS61321
31000 TOULOUSE
France

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Région
Occitanie Midi-Pyrénées Haute-Garonne
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 924 477,50

Participants (7)

Partenaires (1)

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