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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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AI for REAL-world NETwork operation

Description du projet

Prise de décision basée sur l’IA pour les opérations de systèmes critiques

L’intelligence artificielle (IA) peut être un outil puissant dans le cadre de la gestion de systèmes critiques traditionnellement sous contrôle humain. Le projet AI4REALNET, financé par l’UE, élaborera des méthodes permettant de donner la priorité à la confiance dans le contrôle humain assisté par l’IA, en incorporant la cognition augmentée, le coapprentissage hybride humain-AI et l’IA autonome, tout en maintenant l’accent sur la résilience, la sûreté et la sécurité des infrastructures critiques. Le projet accélérera également le développement et la validation de nouveaux algorithmes par le consortium et la communauté de l’IA au sens large. Pour ce faire, il s’appuiera sur des environnements numériques à source ouverte adaptés à l’IA et capables de simuler des scénarios réalistes impliquant le fonctionnement de systèmes physiques et la prise de décisions par l’homme. Enfin, AI4REALNET contribuera à traiter les aspects critiques de la décarbonation, de la numérisation et de la résilience.

Objectif

The scope of AI4REALNET covers the perspective of AI-based solutions addressing critical systems (electricity, railway, and air traffic management) modelled by networks that can be simulated, and are traditionally operated by humans, and where AI systems complement and augment human abilities. It has two main strategic goals: 1) to develop the next generation of decision-making methods powered by supervised and reinforcement learning, which aim at trustworthiness in AI-assisted human control with augmented cognition, hybrid human-AI co-learning and autonomous AI, with the resilience, safety, and security of critical infrastructures as core requirements, and 2) to boost the development and validation of novel AI algorithms, by the consortium and AI community, through existing open-source digital environments capable of emulating realistic scenarios of physical systems operation and human decision-making.
The core elements are: a) AI algorithms mainly composed by supervised and reinforcement learning, unifying the benefits of existing heuristics, physical modelling of these complex systems and learning methods, as well as, a set of complementary techniques to enhance transparency, safety, explainability and human acceptance; b) human-in-the-loop decision making for co-learning between AI and humans, considering integration of model uncertainty, human cognitive load and trust; c) autonomous AI systems relying on human supervision, embedded with human domain knowledge and safety rules.
The AI4REALNET framework will be validated in 6 uses cases driven by industry requirements, across 3 network infrastructures with common properties. The use cases are focused on critical challenges and tasks of network operators, considering strategic long-term goals, such as decarbonisation, digitalisation, and resilience to disturbances, and are formulated in a unified sequential decision problem where many AI and non-AI algorithms can be applied and benchmarked.

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).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2022-HUMAN-02

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

INESC TEC - INSTITUTO DE ENGENHARIADE SISTEMAS E COMPUTADORES, TECNOLOGIA E CIENCIA
Contribution nette de l'UE

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.

€ 516 975,00
Coût total

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.

€ 516 975,00

Participants (12)

Partenaires (4)

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