Projektbeschreibung
Mit Funksignalen aus der Umgebung die Entscheidungsfindung autonomer Agenten unterstützen
Mithilfe von Hochfrequenzsensoren empfangene Funksignale stellen elektromagnetische Informationen mit kontextueller Bedeutung dar, anhand von denen Agenten Ergebnisse vorhersagen und sich effizienter in sozialen Umgebungen bewegen können. Die Interpretation kontextbezogener Funkhinweise beinhaltet den Austausch von Informationen unter Berücksichtigung der Fähigkeiten anderer Agenten, Umweltreize zu verarbeiten. Die Pionierarbeit des ERC-finanzierten Projekts CUE-GO betrifft die Entwicklung eines neuen Rahmens für autonome Agenten zur besseren Entscheidungsfindung mithilfe der Nutzung von Funksignalen aus der Umgebung. Dies umfasst die Entwicklung von Methoden zur Extrapolation von Funksignalen, von Algorithmen für die signalgesteuerte Navigation und von Bewertungen für zukünftige Vorhersagen. Das Projektteam stützt sich auf Erkenntnisse verschiedener Gebiete einschließlich der Verhaltensneuro- und Ingenieurwissenschaften und wird Fortschritte bei der vom Menschen inspirierten Entscheidungsfindung für autonome Agenten erzielen. CUE-GO stellt sich eine Gesellschaft vor, in der Menschen und KI nahtlos koexistieren.
Ziel
The CUE-GO project aims to conceive a novel methodological framework for enhancing the decision-making capabilities of autonomous agents through the exploitation of contextual radio cues of the environment. Radio cues represent a quantum leap from the traditional concept of features, usually retrieved by vision-based systems, as they contain electromagnetic information with semantic meanings (contextual) enabled by radio-frequency sensors, like those at TeraHertz bands. The elaboration of contextual radio cues allows a far-reaching prediction of the outcomes of agents behaviors and ultimately yields a more efficient navigation in social environments, more accurate localization of people and objects, and enhanced cooperation toward a common mission goal. In interpreting contextual radio cues, agents exchange their sensed information in a way that considers other agents expertise, i.e. their abilities to process environmental stimuli.
To achieve this vision, I will: (1) develop a general framework for the decision-making of autonomous agents that emulates the human capability of interpreting cues for anticipating an actions course; (2) conceive and design methods for extrapolating contextual radio cues based on high-resolution semantic mapping of the environment; (3) conceive and design cue-guided localization and navigation algorithms that will boost ambient awareness; (4) conceive new methods and metrics to assess the agents skills in associating contextual radio cues with statistical models that accurately predict future rewards or punishments; (5) develop collaboration schemes accounting for the assessment of agents expertise.
Thanks to a multidisciplinary approach, combining diverse knowledge from behavioral neuroscience to engineering, this project will lead to a significant advance in human-inspired decision-making for future networks of autonomous agents, toward a society where humans and artificial intelligence co-exist in the same environment.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
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