Ziel
AI-DAPT brings forward a data-centric mentality in AI, that is effectively fused with a model-centric, science-guided approach, across the complete lifecycle of AI-Ops, by introducing end-to-end automation and AI-based systematic methods to support the design, the execution, the observability and the lifecycle management of robust, intelligent and scalable data-AI pipelines that continuously learn and adapt based on their context. AI-DAPT will design a novel AI-Ops / intelligent pipeline lifecycle framework cross-cutting the different business, legal/ethics, data, AI logic/models, and system requirements while always ensuring a human-in-the-loop (HITL) approach across five axis: “Data Design for AI”, “Data Nurturning for AI”, “Data Generation for AI”, “Model Delivery for AI”, “Data-Model Optimization for AI”. AI-DAPT will contribute to the current research and advance the state-of-the-art techniques and technologies across a number of research paths, including sophisticated Explainable AI (XAI)-driven data operations from purposing, harvesting/mining, exploration, documentation and valuation to interoperability, annotation, cleaning, augmentation and bias detection; collaborative feature engineering minimizing the data where appropriate; adaptive AI for model retraining purposes.
Overall, AI-DAPT aims at reinstating the pure data-related work in its rightful place in AI and at reinforcing the generalizability, reliability, trustworthiness and fairness of Al solutions.
In order to demonstrate the actual innovation and added value that can be derived through the AI-DAPT scientific advancements, the AI-DAPT results will be validated in two, interlinked axes:
I. Through their actual application to address real-life problems in four (4) representative industries: Health, Robotics, Energy, and Manufacturing;
II. Through their integration in different AI solutions, either open source or commercial, that are currently available in the market.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-CL4-2023-HUMAN-01-CNECT
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
151 25 Maroussi
Griechenland
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Beteiligte (17)
80686 Munchen
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X91 K0EK Waterford
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2829-516 Caparica
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
08034 Barcelona
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3013 Limassol
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
14193 Berlin
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
174 56 ALIMOS
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
1678 Nicosia
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20149 MILANO
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11632 Athina
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10117 Berlin
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28359 Bremen
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28199 BREMEN
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546 27 THESSALONIKI
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551 32 THESSALONIKI
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20133 Milano Mi
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24126 Bergamo
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