Verifiably Safe and Correct Deep Neural Networks

Informazioni relative al progetto

VeriDeL

ID dell’accordo di sovvenzione: 101112713

DOI

10.3030/101112713

Data della firma CE 25 Ottobre 2023

Data di avvio 1 Novembre 2023

Data di completamento 31 Ottobre 2028

Finanziato da

• European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 1 500 000,00

Contributo UE

€ 1 500 000,00

Coordinato da

THE HEBREW UNIVERSITY OF JERUSALEM
Israel

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (14)

What makes an Ensemble (Un) Interpretable?

Autori: S. Bassan, G. Amir, M. Zehavi and G. Katz
Pubblicato in: Proc. 42nd Int. Conf. on Machine Learning (ICML), 2025
Editore: ICML

Analyzing Adversarial Inputs in Deep Reinforcement Learning

Autori: D. Corsi, G. Amir, G. Katz and A. Farinelli
Pubblicato in: Proc. 3rd Int. Conf. on Bridging the Gap Between AI and Reality (AISoLA), 2025
Editore: AISoLA

Verification-Guided Shielding for Deep Reinforcement Learning

Autori: D. Corsi, G. Amir, A. Rodriguez, C. Sanchez, G. Katz and R. Fox
Pubblicato in: Proc. 1st Reinforcement Learning Conf. (RLC), 2024
Editore: RLC

A Certified Proof Checker for Deep Neural Network Verification in Imandra

Autori: R. Desmartin, O. Isac, G. Passmore, E. Komendantskaya, K. Stark and G. Katz
Pubblicato in: Proc. 16th Int. Conf. on Interactive Theorem Proving (ITP), 2025
Editore: ITP

Exploring and Evaluating Interplays of BPpy with Deep Reinforcement Learning and Formal Methods

Autori: T. Yaacov, G. Weiss, A. Ashrov, G. Katz and H. Zisser
Pubblicato in: Proc. 20th Int. Conf. on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering (ENASE), 2025
Editore: ENASE

Abstraction-Based Proof Production in Formal Verification of Neural Networks

Autori: Y. Elboher, O. Isac, G. Katz, T. Ladner and H.Wu
Pubblicato in: Proc. 8th Int. Symposium on AI Verification (SAIV), 2025
Editore: SAIV

On the Computational Tractability of the (Many) Shapley Values

Autori: R. Marzouk, S. Bassan, G. Katz and C. de la Higuera
Pubblicato in: Proc. 28th Int. Conf. on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Editore: AISTATS

Local vs. Global Interpretability: A Computational Complexity Perspective

Autori: S. Bassan, G. Amir and G. Katz
Pubblicato in: Proc. 41st Int. Conf. on Machine Learning (ICML), 2024
Editore: ICML

On Augmenting Scenario-Based Modeling with Generative AI

Autori: D. Harel, G. Katz, A. Marron and S. Szekely
Pubblicato in: Proc. 12th Int. Conf. on Model-Driven Engineering and Software Development (MODELSWARD), 2024
Editore: Modelsward

Hard to Explain: On the Computational Hardness of In-Distribution Model Interpretation

Autori: G. Amir, S. Bassan, and G. Katz
Pubblicato in: Proc. 27th European Conf. on Artificial Intelligence (ECAI), 2024
Editore: ECAI

Marabou 2.0: A Versatile Formal Analyzer of Neural Networks

Autori: H. Wu, O. Isac, A. Zeljic, T. Tagomori, M. Daggitt, W. Kokke, I. Refaeli, G. Amir, K. Julian, S. Bassan, P. Huang, O. Lahav, M. Wu, M. Zhang, E. Komendantskaya, G. Katz and C. Barrett
Pubblicato in: Proc. 36th Int. Conf. on Computer Aided Verification (CAV), pp. 249-264, 2024
Editore: CAV

Neural Network Verification is a Programming Language Challenge

Autori: L. Cordeiro, M. Daggitt, J. Girard-Satabin, O. Isac, T. Johnson, G. Katz, E. Komendantskaya, A. Lemesle, E. Manino, A. Sinkarovs and H. Wu
Pubblicato in: Proc. 34th European Symposium on Programming (ESOP), 2025
Editore: ESOP

Explaining, Fast and Slow: Abstraction and Refinement of Provable Explanations

Autori: S. Bassan, Y. Elboher, T. Ladner, M. Althoff and G. Katz
Pubblicato in: Proc. 42nd Int. Conf. on Machine Learning (ICML), 2025
Editore: ICML

DEM: A Method for Certifying Deep Neural Network Classifier Outputs in Aerospace

Autori: G. Katz, N. Levy, I. Refaeli and R. Yerushalmi
Pubblicato in: Proc. 43rd Digital Avionics Systems Conf. (DASC), 2024
Editore: DASC