mUlti-Level Trustworthiness to IMprove the Adoption of hybrid arTificial intelligencE

Informacje na temat projektu

ULTIMATE

Identyfikator umowy o grant: 101070162

DOI

10.3030/101070162

Projekt został zamknięty

Data podpisania przez KE 12 Czerwca 2022

Data rozpoczęcia 1 Października 2022

Data zakończenia 30 Września 2025

Finansowanie w ramach

Digital, Industry and Space

Koszt całkowity

€ 3 529 112,50

Wkład UE

€ 3 529 112,50

3 529 112,50

Koordynowany przez

THALES
France

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Report on assessment of Hybrid-AI

Report summarising evaluation for hardware/software unsupervised testing (CBR), impact of AI component / system as a quantitative statistical approach (TEC) and component-based control verification (KTH). The report will include the results of the ethical impact assessment in the end-users’ governance context. The effect of the AI hybrid tools and solutions on wider society will also be considered.

OEI - Requirement No. 1

"The ""Hybrid AI for Robotic navigation and collaborative work"" demonstrator considers the detection and precise tracking of human workers. The ethics advisor should ensure that the rights of the workers are preserved concerning privacy and data protection and that they are truly free to accept or reject participation to the research experiment.A first report on this topic should be provided before the start of WP5 (meaning M12)."

Publikacje

Real-world Application Facilitating Trustworthy Human-Robot Collaboration with Innovative Explainable Neuro-symbolic Reasoning

Autorzy: R. Kozik, S. Buś, G. Gawdzik, M. Pawlicki, A. Pawlicka and M. Choraś
Wydawca: IEEE

Towards Quality Measures for xAI algorithms: Explanation Stability

Autorzy: Marek Pawlicki
Opublikowane w: 2023 IEEE 10th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2023, ISBN 979-8-3503-4503-2
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/DSAA60987.2023.10302535

Real-Time Anomaly Detection and Categorization for Satellite Reaction Wheels

Autorzy: Alejandro Penacho Riveiros, Yu Xing, Nicola Bastianello, Karl H. Johansson
Opublikowane w: 2024 European Control Conference (ECC), 2024
Wydawca: IEEE
DOI: 10.23919/ECC64448.2024.10591184

How Explainable Is Explainability? Towards Better Metrics for Explainable AI

Autorzy: Pawlicka, A., Pawlicki, M., Kozik, R., Kurek, W., Choraś M.
Opublikowane w: Research and Innovation Forum (RIIFORUM) 2023, 2024, ISBN 978-3-031-44721-1
Wydawca: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-44721-1_52

Formal Verification of Local Robustness of a Classification Algorithm for a Spatial Use Case

Autorzy: D. Longuet, A. Elouazzani, A. Penacho Riveiros, N. Bastianello
Opublikowane w: Proceedings Seventh International Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems, ISSN 2075-2180
Wydawca: Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science
DOI: 10.48550/ARXIV.2509.03948

Supporting Human-Robot Collaboration and Safety with the Proposed Explainable Neuro-Symbolic Reasoning

Autorzy: Rafał Kozik, Aleksandra Pawlicka, Marek Pawlicki, Michał Choraś
Opublikowane w: Lecture Notes in Computer Science, Availability, Reliability and Security, 2025
Wydawca: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-032-00642-4_15

ULTIMATE Project Toolkit for Robotic AI-Based Data Analysis and Visualization

Autorzy: Rafał Kozik, Damian Puchalski, Aleksandra Pawlicka, Szymon Buś, Jakub Główka, Krishna Chandramouli, Marco Tiemann, Marek Pawlicki, Rafał Renk, Michał Choraś
Opublikowane w: Lecture Notes in Computer Science, Intelligent Information and Database Systems, 2024
Wydawca: Springer Nature Singapore
DOI: 10.1007/978-981-97-4985-0_4

Ensuring Trustworthiness of Hybrid AI-Based Robotics Systems

Autorzy: Eguia, Alexander; Quintano, Nuria; Marsh, Irina; Barreteau, Michel; Główka, Jakub; Sprońska, Agnieszka
Opublikowane w: 2024
Wydawca: Springer Nature
DOI: 10.1007/978-3-031-76428-8_27

Neurocomputing

Autorzy: M. Pawlicki, A. Pawlicka, R. Kozik, M. Choraś
Opublikowane w: Neurocomputing, Numer 950, 2024, ISSN 0925-2312
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.1016/j.neucom.2024.127759

On the black-box explainability of object detection models for safe and trustworthy industrial applications

Autorzy: Alain Andres; Aitor Martinez-Seras; Ibai Laña; Javier Del Ser
Opublikowane w: Results in Engineering, 2024, ISSN 2590-1230
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.48550/ARXIV.2411.00818

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Rezultaty

Publikacje

Pobierz Pobierz zawartość strony