Opis projektu
Rozwój rozwiązań w zakresie treningu sztucznej inteligencji
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja rozwinęły się dość znacząco w ostatnich latach, a możliwości wykorzystania tych technologii w celu automatyzacji pracy, prowadzenia badań, poszukiwania leków, a także w mikrochemii i innych dziedzinach cieszą się dużym zainteresowaniem. Pomimo tych postępów, algorytmy uczenia maszynowego często mają trudności z dostosowaniem się do zmiennej dystrybucji danych, co utrudnia skuteczną weryfikację koncepcji. Zespół finansowanego ze środków Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych projektu ConSequentIAL ma na celu sprostanie temu wyzwaniu poprzez opracowanie systemu ciągłego i sekwencyjnego treningu sztucznej inteligencji. System ten połączy zarówno nadzorowane, jak i nienadzorowane metody treningu, zaawansowane techniki gromadzenia danych i narzędzia treningu ze wzmocnieniem. W ramach projektu badacze zajmą się rozwojem teorii uczenia nadzorowanego w celu stworzenia niestacjonarnych rozwiązań i opracowania nowych zasad algorytmicznych, co umożliwi lepsze przystosowanie algorytmów do zmian otoczenia oraz zwiększy elastyczność i odporność systemów sztucznej inteligencji.
Cel
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.
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2024-STG
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaInstytucja przyjmująca
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
90461 NUREMBERG
Niemcy
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.