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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Multi-Attribute, Multimodal Bias Mitigation in AI Systems

Descripción del proyecto

Incorporación de equidad y mitigación de sesgos en la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es muy prometedora para resolver problemas empresariales y sociales, pero también corre el riesgo de discriminar inadvertidamente a grupos minoritarios y marginados. El proyecto MAMMOth, financiado con fondos europeos, aborda este sesgo centrándose en la mitigación de la discriminación múltiple en los datos tabulares, de red y multimodales. En colaboración con expertos en informática e IA, el equipo del proyecto creará herramientas para una IA que tenga en cuenta la equidad y que garantice la responsabilidad respecto a atributos protegidos como el género, la raza y la edad. Además, colaborará con comunidades de grupos vulnerables o infrarrepresentadas en las investigaciones de IA a fin de garantizar que las necesidades y los problemas de estos usuarios centren verdaderamente el plan de trabajo. El objetivo final es crear proyectos piloto para aplicaciones de financiación/préstamo, de verificación de identidad y de evaluación académica.

Objetivo

Artificial Intelligence (AI) is increasingly employed by businesses, governments, and other organizations to make decisions with far-reaching impacts on individuals and society. This offers big opportunities for automation in different sectors and daily life, but at the same time it brings risks for discrimination of minority and marginal population groups on the basis of the so-called protected attributes, like gender, race, and age. Despite the large body of research to date, the proposed methods work in limited settings, under very constrained assumptions, and do not reflect the complexity and requirements of real world applications.
To this end, the MAMMOth project focuses on multi-discrimination mitigation for tabular, network and multimodal data. Through its computer science and AI experts, MAMMOth aims at addressing the associated scientific challenges by developing an innovative fairness-aware AI-data driven foundation that provides the necessary tools and techniques for the discovery and mitigation of (multi-)discrimination and ensures the accountability of AI-systems with respect to multiple protected attributes and for traditional tabular data and more complex network and visual data.
The project will actively engage with numerous communities of vulnerable and/or underrepresented groups in AI research right from the start, adopting a co-creation approach, to make sure that actual user needs and pains are at the centre of the research agenda and act as guidance to the project’s activities. A social science-driven approach supported by social science and ethics experts will guide project research, and a science communication approach will increase the outreach of the outcomes.
The project aims to demonstrate through pilots the developed solutions into three relevant sectors of interest: a) finance/loan applications, b) identity verification systems, and c) academic evaluation.

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..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

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.

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.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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) HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

ETHNIKO KENTRO EREVNAS KAI TECHNOLOGIKIS ANAPTYXIS
Aportación neta de la UEn

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.

€ 580 625,00
Dirección
CHARILAOU THERMI ROAD 6 KM
57 001 THERMI THESSALONIKI
Grecia

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Región
Βόρεια Ελλάδα Κεντρική Μακεδονία Θεσσαλονίκη
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total

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.

€ 580 625,00

Participantes (11)

Socios (1)

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