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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Intelligence-Oriented Verification&Controller Synthesis

Descrizione del progetto

Affidabilità per i sistemi intelligenti

Dalle automobili a guida autonoma ai dispositivi medici robotizzati, il software sta prendendo decisioni sempre più decisive e di carattere vitale; ciononostante, man mano che i sistemi diventano più elaborati, l’apprendimento automatico introduce nuove sfide, in quanto i modelli sono potenti, ma difficili da verificare e spiegare, ovvero «a scatola nera». In questo contesto, il progetto InOVationCS, finanziato dal CER, combinerà le innovazioni in materia di verifica con approcci basati sull’apprendimento con l’obiettivo di fornire controller scalabili, affidabili, corretti sin dalla progettazione e sufficientemente trasparenti da essere considerati sicuri. Il risultato offerto da InOVationCS potrebbe rappresentare una pietra miliare verso la realizzazione di sistemi intelligenti basati sui dati, sicuri da applicare nel mondo reale.

Obiettivo

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

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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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-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2024-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

Masarykova univerzita
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.

€ 1 995 000,00
Indirizzo
Zerotinovo namesti 9
601 77 Brno
Cechia

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Regione
Česko Jihovýchod Jihomoravský kraj
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.

€ 1 995 000,00

Beneficiari (1)

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