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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Intelligence-Oriented Verification&Controller Synthesis

Description du projet

Systèmes intelligents fiables

Des voitures autonomes aux dispositifs médicaux robotisés, les logiciels prennent de plus en plus de décisions qui peuvent avoir des conséquences vitales. Cependant, à mesure que les systèmes se complexifient, l’apprentissage automatique introduit de nouveaux défis: des modèles de type boîte noire, puissants mais difficiles à vérifier et à expliquer. Dans ce contexte, le projet InOVationCS, financé par le CER, combinera des avancées majeures en matière de vérification avec des approches basées sur l’apprentissage. L’objectif est de fournir des contrôleurs évolutifs, fiables, corrects dès leur conception et suffisamment transparents pour inspirer confiance. Ce résultat pourrait constituer une étape importante vers la mise en œuvre en toute sécurité, dans le monde réel, de systèmes intelligents et basés sur les données.

Objectif

Software making decisions or controlling cyber-physical systems is ubiquitous, hence its correctness is of paramount importance. While the increasing complexity makes manual implementation extremely error-prone, verification can provide formal guarantees on correctness. Verification of hardware and software has seen many successes and industrialization, making systems safe and reliable and their development more efficient. Controller synthesis goes one step further and avoids the manual implementation, providing a correct-by-construction controller directly. Despite considerable advances, scalable solutions remain elusive here.

Artificial intelligence and machine learning (AI/ML) provide scalable solutions to decision making, but at the cost of their reliability, making their verification even more pressing. Besides, the use of AI/ML gives rise to fundamentally new challeges since models, properties and controllers are now often based on data rather than design. Due to their “black-box” nature, the resulting systems are (i) even harder to verify, and (ii) not explainable enough to be responsibly deployed.

The PI has been pioneering the use of learning in verification to bring together the best of both worlds, scalability and reliability. The main objective of InOVation&CS is to utilize the power of learning in verification and controller-synthesis to overcome both the traditional scalability challenges as well as the recent, data-driven ones. The key to bringing the two closer than ever is a paradigm shift towards explainability and utilizing structure stemming from the presence of intelligence (human or artificial) in the definition, analysis and solution of real problems, thus providing more information to the learning parts. InOVation&CS shall provide new, more applicable and more scalable methodology for producing guaranteed reliable controllers.

Keywords: verification, model checking, Markov decision processes, stochastic games, temporal logics

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

Masarykova univerzita
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 995 000,00
Adresse
Zerotinovo namesti 9
601 77 Brno
Tchéquie

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Région
Česko Jihovýchod Jihomoravský kraj
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 995 000,00

Bénéficiaires (1)

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