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InnoGuard: Hybrid and Generative Intelligence for Trustworthy Autonomous Cyber-Physical Systems

Descrizione del progetto

Sicurezza e affidabilità dei sistemi ciberfisici autonomi

L’uso crescente di sistemi ciberfisici autonomi (Autonomous Cyber-Physical Systems, ACPS), come le auto a guida autonoma, che si basano sull’IA, promette molto bene per gli sviluppi futuri dell’IA. Sorgono tuttavia preoccupazioni a causa della mancanza di una solida garanzia di qualità e di affidabilità nelle attuali soluzioni ACPS. Il progetto InnoGuard, sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si propone di sviluppare nuovi metodi per garantire la qualità degli ACPS creando programmi di formazione su misura per i ricercatori in fase iniziale di carriera. Il progetto mira ad automatizzare la valutazione della qualità degli ACPS e far evolvere il comportamento dei sistemi. Migliorerà inoltre la sostenibilità ambientale, l’efficienza energetica e l’affidabilità dei metodi di IA per l’ACPS, migliorando al contempo l’affidabilità complessiva e la conformità legale.

Obiettivo

InnoGuard addresses novel challenges imposed by quality assurance of Autonomous Cyber-Physical Systems (ACPS), which have integrated Artificial Intelligence (AI) components. Their use in our daily lives is increasing, such as in public transport systems, highlighting the need for novel, robust development methodologies to ensure their dependability, whose compromise could have severe consequences, as exemplified by various incidents (e.g. accidents caused by Tesla's autopilot system). To ensure ACP dependability, InnoGuard targets developing novel methods for ACPS quality assurance by creating a tailored training program for Early-Stage Researchers (ESRs), with scientific objectives including methods to automate ACPS quality assessment and behavior evolution using AI techniques and enhancing ACPS dependability through real-time security, privacy, and uncertainty handling solutions. Additionally, InnoGuard seeks to improve the trustworthiness of AI methods, enhance environmental sustainability by increasing the energy efficiency of ACPSs with the usage of AI methods, including Large Language Models (LLMs), and validate such techniques in open-source contexts such as Robot Operating Systems (ROS)-based systems. Ultimately, InnoGuard will deliver novel techniques and methodological principles for ACPS quality assurance, ensuring high trustworthiness, reliability, and legal compliance. The project's holistic approach encompasses technical advancements and training initiatives, with a broad plan to disseminate results to industry stakeholders, associations, and the wider public. Through these efforts, InnoGuard strives to elevate the status of ESRs as future experts in ACPS engineering.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-DN-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

MONDRAGON GOI ESKOLA POLITEKNIKOA JOSE MARIA ARIZMENDIARRIETA S COOP
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 755 913,60
Indirizzo
LORAMENDI 4
20500 ARRASATE
Spagna

Mostra sulla mappa

Regione
Noreste País Vasco Gipuzkoa
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Partecipanti (5)

Partner (2)

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