Descrizione del progetto
Uno sguardo più attento ai sistemi di visione artificiale
Mantenere l’attenzione su un oggetto in una scena visiva mutevole è un compito semplice per il nostro cervello; tuttavia, esso costituisce tuttora una sfida significativa per i sistemi di visione artificiale. Nonostante i progressi compiuti in tal ambito, gli algoritmi esistenti non riescono a replicare la solidità del sistema visivo dei primati. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto PRINNEVOT colma il divario tra la visione artificiale e l’elaborazione visiva dei primati. Costruendo un set di dati di riferimento e identificando le metodologie di rete neurale che si allineano ai meccanismi cerebrali dei primati, PRINNEVOT punta a far progredire sia l’IA che la nostra comprensione del loro sistema visivo, seguendo un obiettivo in linea con la visione di realizzare un’IA etica da parte dell’UE, che promette tecnologie più sicure e affidabili.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze naturaliscienze biologichezoologiamammologiaprimatologia
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Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF -Coordinatore
33100 Udine
Italia