Description du projet
Les fondements de l’IA neuro-symbolique pour l’apprentissage et le raisonnement
L’IA neuro-symbolique (NeSy) combine les forces de l’IA traditionnelle basée sur la logique avec l’apprentissage profond moderne. Cette intégration a pour but de créer des systèmes qui peuvent à la fois apprendre à partir des données et raisonner concernant celles-ci. En dépit de son potentiel, les principes sous-jacents de la NeSy sont peu connus. Qui plus est, aucun outil d’apprentissage automatique largement adopté ne le prend en charge, ce qui complique davantage le développement de tels systèmes. Le projet DeepLog, financé par le CER, se propose de développer ces principes en intégrant l’IA neuronale, probabiliste et logique. En identifiant les éléments clés, en créant un cadre sémantique appelé réseaux NeSy et en développant un prototype open source, DeepLog facilitera le développement de systèmes d’apprentissage et de raisonnement intégrés.
Objectif
Neurosymbolic AI (NeSy) is the 3rd wave in AI. It wants to answer the key open question in AI as how to combine learning (2nd wave) and reasoning (1st wave) by integrating logic based AI with deep learning. However, there is only little understanding of the underlying principles and there exist no widely used machine learning tools that support NeSy. This makes the development of learning and reasoning systems extremely hard. What is urgently needed is a paradigm shift in NeSy that focuses on foundations rather than on which system from the alphabet-soup scores best on the latest benchmarks.
I propose to develop these foundations by identifying key building blocks and demonstrate that they support the integration of knowledge and reasoning into any neural network learning task. My methodology is based on the slogan that I have coined:
NeuroSymbolic AI = Neural + Probabilistic + Logical AI
This advocates that we need to integrate the two main paradigms for reasoning (logic and probability), with that for learning (neural networks). I will exploit many similarities I have identified between statistical relational AI, which focuses on probabilistic logics, and NeSy. More specifically, I shall develop the foundations of NeSy. At the conceptual level, I shall identify the building blocks of NeSy by designing primitives that integrate logical, probabilistic and neural networks representations; at the semantic level, I shall introduce the notion of NeSy networks (that encompass logic circuits, algebraic operators and neural networks) as a semantic framework for NeSy; at the computational level, I will show how to exploit NeSy networks for inference and learning. DEEPLOG is not 'yet another NeSy system', but rather a fundamental and operational framework in which a wide variety of NeSy systems and applications can be cast and implemented. We will develop an open-source software environment, and evaluate DEEPLOG s generality and applicability.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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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).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
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.
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.
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-ERC - HORIZON ERC Grants
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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.
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) ERC-2023-ADG
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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.
3000 LEUVEN
Belgique
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.