Descripción del proyecto
Analizar los sistemas de visión artificial
Mantener la atención en un objeto en medio de una escena visual cambiante no supone ningún esfuerzo para nuestro encéfalo, pero sigue siendo un reto importante para los sistemas de visión artificial. A pesar de los avances, los algoritmos existentes no llegan a reproducir la robustez del sistema visual de los primates. El equipo del proyecto PRINNEVOT, financiado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie (MSCA), tiende un puente entre la visión por ordenador y el procesamiento visual de los primates. Mediante el desarrollo de un conjunto de datos de referencia y la identificación de metodologías de redes neuronales que se ajusten a los mecanismos encefálicos de los primates, en PRINNEVOT se intenta mejorar tanto la IA como nuestra comprensión del sistema visual de los primates. Este objetivo está en consonancia con la búsqueda de una IA ética por parte de la Unión Europea (UE), que promete tecnologías más seguras y fiables.
Objetivo
The PRINNEVOT project embarks on a mission to bridge the gap between computer vision and the primate visual system in the context of Visual Object Tracking (VOT). VOT is the task of maintaining focus The PRINNEVOT project embarks on a mission to bridge the gap between computer vision and the primate visual system in the context of Visual Object Tracking (VOT). VOT is the task of maintaining focus on a specific object amidst a dynamic visual environment. Our brains excel at it but replicating this ability in artificial vision systems remains a challenge. This project seeks to develop a novel class of VOT algorithms inspired by the primate visual system's prowess. Despite notable advancements in deep learning-based VOT over the past decade, these algorithms still fall short in emulating the robustness exhibited by primate vision. PRINNEVOT will address this gap through a multi-faceted approach. Firstly, PRINNEVOT will construct a comprehensive reference dataset, investigating both primate behavior and neural recordings. Secondly, among the existing artificial neural network (ANN)-based VOT methodologies, the project aims to identify those that align most closely with the primate brain's mechanisms. Lastly, PRINNEVOT will leverage the discovered inductive biases to develop a new ANN architecture for VOT that closely mirrors the primate's way of continuous object recognition and localization. By merging computer vision and computational neuroscience research, PRINNEVOT aspires to contribute to the development of more accurate and robust VOT algorithms. These algorithms, in alignment with the European Union's pursuit of safer and ethically grounded Artificial Intelligence, promise to enhance human-centric and trustworthy technologies. Furthermore, the project's outcomes will not only benefit AI and computer vision but also advance our understanding of the primate visual system, offering new empirical models of how the brain tracks objects in dynamic visual environments.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias naturalesciencias biológicaszoologíamamalogíaprimatología
- ciencias naturalesciencias biológicasneurobiología
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global FellowshipsCoordinador
33100 Udine
Italia