Description du projet
Apprendre aux machines à voir en trois dimensions
La vision par ordinateur est un sous-domaine de l’IA qui permet aux machines de «voir» en interprétant et en comprenant les informations visuelles. Cependant, si les modèles à grande échelle sont capables de reconnaître des objets dans des images en 2D, ils restent «aveugles» au monde tridimensionnel. Le projet FRONTIER, financé par le CER, vise à changer cette situation en créant des modèles fondamentaux capables de se déplacer, d’interagir et d’apprendre dans des environnements réels. En intégrant des réseaux neuronaux à des simulations physiques différentiables, en développant des algorithmes qui respectent les contraintes géométriques et physiques, et en permettant un apprentissage fédéré sur plusieurs systèmes, FRONTIER vise à développer une intelligence plus flexible et plus proche de celle de l’être humain. L’objectif global est d’ouvrir la voie à des voitures plus sûres et auto-apprenantes, à des chaînes de production adaptatives et à des robots d’assistance qui acquièrent des compétences en collaboration avec Internet et entre eux.
Objectif
Computer vision is beginning to see a paradigm shift with large-scale foundational models that demonstrate impressive results on a wide range of recognition tasks. While achieving impressive results, these models learn only static 2D image representations based on observed correlations between still images and natural language. However, our world is three-dimensional, full of dynamic events and causal interactions. We argue that the next scientific challenge is to invent foundational models for embodied perception – that is perception for systems that have a physical body, operate in a dynamic 3D world and interact with the surrounding environment.
The FRONTIER proposal addresses this challenge by means of:
1. developing a new class of foundational model architectures grounded in the geometrical and physical structure of the world that seamlessly combine large-scale neural networks with learnable differentiable physical simulation components to achieve generalization across tasks, situations and environments;
2. designing new learning algorithms that incorporate the physical and geometric structure as constraints on the learning process to achieve new levels of data efficiency with the aim of bringing intelligent systems closer to humans who can often learn from only a few available examples;
3. developing new federated learning methods that will allow sharing and accumulating learning experiences across different embodied systems thereby achieving new levels of scale, accuracy, and robustness not achievable by learning in any individual system alone.
Breakthrough progress on these problems would have profound implications on our everyday lives as well as science and commerce with safer cars that learn from each other, intelligent production lines that collaboratively adapt to new workflows or a new generation of smart assistive robots that automatically learn new skills from the Internet and each other enabled by the advances from this project.
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.
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.
- sciences naturelles informatique et science de l'information internet
- sciences sociales économie et affaires entreprise et gestion commerce
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
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).
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.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
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.
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.
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-ERC - HORIZON ERC Grants
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.
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) ERC-2022-ADG
Voir tous les projets financés au titre de cet appelInstitution d’accueil
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.
160 00 PRAHA
Tchéquie
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.