Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Data-Driven Verification and Learning Under Uncertainty

Opis projektu

Mechanizmy weryfikacji na potrzeby algorytmów uczenia ze wzmocnieniem

Uczenie ze wzmocnieniem to rodzaj uczenia maszynowego, które umożliwia agentom SI uczenie się metodą prób i błędów. Brakuje jednak mechanizmów zapewniających prawidłowe zachowanie w przypadku złożonych zadań, podobne braki widać także w obszarze specyfikacji bezpieczeństwa. Weryfikacja formalna opiera się na rygorystycznych metodach i precyzyjnych specyfikacjach w celu zapewnienia gwarancji poprawności działania systemu, jednak zastosowanie tej techniki w uczeniu ze wzmocnieniem jest niemożliwe ze względu na szereg problemów. W ramach finansowanego ze środków UE projektu DEUCE powstaną innowacyjne metody weryfikacji oparte na danych, które zostaną ściśle zintegrowane z algorytmami uczenia ze wzmocnieniem. Badacze zaprojektują zasady abstrakcji oparte na uczeniu, które wykorzystają elementy systemu istotne z punktu widzenia poprawności, a także stworzą i wykorzystają modele obejmujące szereg rodzajów niepewności. Projekt DEUCE dostarczy oparte na modelach mechanizmy weryfikacji formalnej pozwalające na bezpieczny i poprawny rozwój agentów przy użyciu algorytmów uczenia ze wzmocnieniem.

Cel

Reinforcement learning (RL) agents learn to behave optimally via trial and error, without the need to encode complicated behavior explicitly. However, RL generally lacks mechanisms to constantly ensure correct behavior regarding sophisticated task and safety specifications.

Formal verification (FV), and in particular model checking, provides formal guarantees on a system's correctness based on rigorous methods and precise specifications. Despite active development by researchers from all over the world, fundamental challenges obstruct the application of FV to RL so far.

We identify three key challenges that frame the objectives of this proposal.
(1) Complex environments with large degrees of freedom induce large state and feature spaces. This curse of dimensionality poses a longstanding problem for verification.
(2) Common approaches for the correctness of RL systems employ idealized discrete state spaces.
However, realistic problems are often continuous.
(3) Knowledge about real-world environments is inherently uncertain.
To ensure safety, correctness guarantees need to be robust against such imprecise knowledge about the environment.

The main objective of the DEUCE project is to develop novel and data-driven verification methods that tightly integrate with RL. To cope with the curse of dimensionality, we devise learning-based abstraction schemes that distill the system parts that are relevant for the correctness. We employ and define models whose expressiveness captures various types of uncertainty. These models are the basis for formal and data-driven abstractions of continuous spaces. We provide model-based FV mechanisms that ensure safe and correct exploration for RL agents.

DEUCE will elevate the scalability and expressiveness of verification towards real-world deployment of reinforcement learning.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2022-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

RUHR-UNIVERSITAET BOCHUM
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 763 231,29
Adres
UNIVERSITAETSSTRASSE 150
44801 Bochum
Niemcy

Zobacz na mapie

Region
Nordrhein-Westfalen Arnsberg Bochum, Kreisfreie Stadt
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 763 231,29

Beneficjenci (2)

Moja broszura 0 0