Descrizione del progetto
Ripensare l’adattamento dell’IA al mondo reale
L’apprendimento automatico alimenta numerose tecnologie, da quelle per la diagnostica medica ai modelli climatici. Tuttavia, passare dalle soluzioni di laboratorio a quelle reali non è facile. Infatti, le variazioni dei dati, le condizioni impreviste e la complessità umana possono mettere in crisi anche i migliori algoritmi. Il progetto ODD-ML, finanziato dal CER, si propone di risolvere questo problema riportando le persone al centro dell’apprendimento automatico. Invece di basarsi esclusivamente sui dati passati, ODD-ML progetterà sistemi di intelligenza artificiale che imparano attivamente dagli esperti umani. In particolare, le macchine acquisiranno l’intuizione, l’esperienza e persino i pregiudizi umani. Mettendo in collegamento l’intuizione umana e il ragionamento automatico, il progetto intende creare un’intelligenza artificiale che si adatti in modo più intelligente alle nuove situazioni, aumentando la fiducia, l’affidabilità e l’impatto sul mondo reale.
Obiettivo
ODD-ML addresses the open secret of machine learning (ML), which is that model deployment often fails. The problem arises because deployment contexts may differ from the data used to train ML models in unexpected ways. In an increasingly data-driven era, this severely impedes progress in ML-powered R&D and our ability to tackle societal grand challenges with existing ML tools.
To solve this pervasive issue, I propose a radical alternative to current ML approaches, placing human experts at the core of iterative design-build-test-learn (DBTL) loops. My approach comprises the interlinked steps of re-conceptualizing the deployment issue as a need for active learning from domain experts and other indirect sources and, to succeed here, recognizing the imperfect and often tacit knowledge and limited time of human experts, designing ML systems that can rapidly reverse-engineer expert knowledge.
I will achieve this with a combination of ideas transformative for human-AI collaboration: human inductive biases will be inferred from computational-rationality-based cognitive models, amortized on pre-computed solutions for speed, allowing interactive online use. I envision widespread impact in ML, on complex decision-making, and broadly across R&D domains.
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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.
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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.
Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
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.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
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.
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.
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
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
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-ADG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
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.
02150 Espoo
Finlandia
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.