Cel
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.
Dziedzina nauki
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
HORIZON-CL4-2023-HUMAN-01-CNECT
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordynator
151 25 Maroussi
Grecja
Zobacz na mapie
Uczestnicy (17)
80686 Munchen
Zobacz na mapie
X91 K0EK Waterford
Zobacz na mapie
2829-516 Caparica
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
08034 Barcelona
Zobacz na mapie
3013 Limassol
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
14193 Berlin
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
174 56 ALIMOS
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
1678 Nicosia
Zobacz na mapie
20149 MILANO
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
11632 Athina
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
10117 Berlin
Zobacz na mapie
28359 Bremen
Zobacz na mapie
28199 BREMEN
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
546 27 THESSALONIKI
Zobacz na mapie
551 32 THESSALONIKI
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
20133 Milano Mi
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
24126 Bergamo
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.