Trustworthy Efficient AI for Cloud-Edge Computing

Informazioni relative al progetto

MANOLO

ID dell’accordo di sovvenzione: 101135782

DOI

10.3030/101135782

Data della firma CE 23 Ottobre 2023

Data di avvio 1 Gennaio 2024

Data di completamento 31 Dicembre 2026

Finanziato da

• Digital, Industry and Space

Costo totale

€ 8 605 772,50

Contributo UE

€ 8 605 772,50

Coordinato da

UNIVERSITY COLLEGE DUBLIN, NATIONAL UNIVERSITY OF IRELAND, DUBLIN
Ireland

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 (11)

Virtual worlds, real risks: exploring user safety in the metaverse under the Digital Services Act

Autori: Noémie Krack, Jean De Meyere
Pubblicato in: International Congress Towards a Reponsible Development of the Metaverse, 2024
Editore: Zenodo
DOI: 10.5281/ZENODO.13944299

On the Reliability of Artificial Intelligence Systems

Autori: Konstantopoulos, Stasinos
Pubblicato in: Proceedings of the 13th Hellenic Conference on Artificial Intelligence, 2024
Editore: Association of Computing Machinery
DOI: 10.5281/ZENODO.7733680

Towards Smart Microfarming in an Urban Computing Continuum

Autori: Marla Grunewald, Mounir Bensalem, Jasenka Dizdarević, Admela Jukan
Pubblicato in: 2024 IEEE Latin-American Conference on Communications (LATINCOM), 2025, ISSN 2689-7563
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/LATINCOM62985.2024.10770673

PETRA: Parallel End-to-end Training with Reversible Architectures

Autori: Stéphane Rivaud, Louis Fournier, Thomas Pumir, Eugene Belilovsky, Michael Eickenberg, Edouard Oyallon
Pubblicato in: ICLR 2025 International Conference on Learning Representations, 2025
Editore: openreview.net
DOI: 10.48550/ARXIV.2406.02052

Human-Aware Design for Transferring Knowledge During Human-AI Co-Learning

Autori: Koutrintzes, Dimitrios; Spatharis, Christos; Dagioglou, Maria
Pubblicato in: 27th European Conference on Artificial Intelligence, 2024, ISSN 1613-0073
Editore: CEUR
DOI: 10.5281/ZENODO.14772017

Lecture Notes in Computer Science

Autori: Alexandros Nousias, Maria Dagioglou, Georgios Petasis
Pubblicato in: Lecture Notes in Computer Science, Value Engineering in Artificial Intelligence, 2025, ISSN 0302-9743
Editore: Springer Verlag
DOI: 10.1007/978-3-031-85463-7_15

Comparing Prior and Learned Time Representations in Transformer Models of Timeseries

Autori: Natalia Koliou; Tatiana Boura; Stasinos Konstantopoulos; Georgios Meramveliotakis; George Kosmadakis
Pubblicato in: Proceedings of the 13th Hellenic Conference on Artificial Intelligence, 2024
Editore: Association for Computing Machinery
DOI: 10.48550/ARXIV.2411.12476

Effective ML Model Versioning in Edge Networks

Autori: Fin Gentzen, Mounir Bensalem, Admela Jukan
Pubblicato in: 2025 International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC), 2025
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/IWCMC65282.2025.11059571

Growth strategies for arbitrary DAG neural architectures

Autori: Stella Douka, Manon Verbockhaven, Théo Rudkiewicz, Stéphane Rivaud, François P. Landes, Sylvain Chevallier, Guillaume Charpiat
Pubblicato in: ESANN 2025 - 33th European Symposium on Artificial Neural Networks European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2025
Editore: i6doc.com
DOI: 10.48550/ARXIV.2501.12690

$$ Xpression $$: A Unifying Metric to Optimize Compression and Explainability Robustness of AI Models

Autori: Eric Arazo, Hristo Stoev, Cristian Bosch, Andrés L. Suárez-Cetrulo, Ricardo Simón-Carbajo
Pubblicato in: Communications in Computer and Information Science, Explainable Artificial Intelligence, 2024, ISSN 1865-0937
Editore: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-63787-2_19

Explainable Artificial Intelligence

Pubblicato in: Communications in Computer and Information Science, 2024
Editore: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-63787-2

Other (1)

DriftMoE: A Mixture of Experts Approach to Handle Concept Drifts

Autori: spis, M., Cajas Ordónez, S. A., Suárez-Cetrulo, A. L., and Simón Carbajo, R.
Pubblicato in: arXiv e-prints, 2025
Editore: arXiv.org
DOI: 10.48550/ARXIV.2507.18464