Projektbeschreibung
Fortgeschrittene KI-Lernlösungen
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte erzielt und finden aufgrund ihres Potenzials in der Automatisierung, Forschung, Arzneimittelentdeckung, Mikrochemie und anderen Bereichen immer mehr Beachtung. Trotz dieser Fortschritte fällt es Systemen des maschinellen Lernens jedoch oft schwer, sich an wechselnde Datenverteilungen anzupassen, was sie daran hindert, die Phase des Konzeptnachweises zu bestehen. Ziel des ERC-finanzierten Projekts ConSequentIAL ist es, diese Herausforderung durch die Entwicklung eines kontinuierlich und sequentiell lernenden KI-Systems zu bewältigen. Dieses System wird sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernmethoden, fortgeschrittene Datenerfassung und Instrumente für das Verstärkungslernen integrieren. Das Projektteam wird die Theorie des Verstärkungslernens weiterentwickeln, um nicht-stationäre Systeme des Verstärkungslernens zu schaffen und neue algorithmische Prinzipien zu entwickeln, die eine bessere Anpassungsfähigkeit an externe Veränderungen erlauben und die Flexibilität und Robustheit von KI-Systemen verbessern.
Ziel
Machine Learning systems, while promising, lack the autonomy needed for many real-world applications beyond mere proof-of-concept stages. The key challenge lies in enabling AI to continuously adapt to shifting data distributions and proactively seek information under high uncertainty.
Fields such as drug discovery and micro-chemistry are expecting breakthroughs from AI, given the vast and intricate search spaces they deal with, coupled with expensive data acquisition. It is vital for algorithms to steer this search, assimilate new data, and strategically explore promising zones.
Reinforcement Learning (RL) offers tools and methods for agents to autonomously learn from their actions, but its efficacy has been largely confined to stationary, single-task settings.
ConSequentIAL's vision is a Continual and Sequential Learning AI that marries supervised and unsupervised learning with advanced data gathering and RL-driven discovery mechanisms.
To achieve these goals, I propose to bridge the theory of constrained and non-stationary RL to build a sound and useful mathematical formulation of the problem. On these new solid grounds, I develop novel algorithmic principles that allow the agent to detect and respond to external shifts, while remaining aware of her own impact on the system she interacts with. I address the memory-versus-stability trade-off central to continual learning by enabling agents to actively plan their skill acquisition in accordance with their long-term goals.
The ambition of this project is to position AI to tackle the consequential scientific challenges ahead.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen überwachtes Lernen
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-STG
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
90461 NUREMBERG
Deutschland
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.