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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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AI-BRIDGES: AI-Driven Bridging of Resources and Integration of Data Governance in Cultural Heritage Systems

Projektbeschreibung

KI und kulturelles Erbe für eine bessere Zukunft verknüpfen

Einrichtungen des Kulturerbes haben Schwierigkeiten, Metadaten umfassend in Plattformen für verlinkte offene Daten zu integrieren und sie zu verwalten. Dadurch ist das Potenzial für tiefere, vernetzte generative KI begrenzt. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen werden daher im Projekt AI-BRIDGES drei Brücken geschlagen: Mit generativer KI wird es diesen Einrichtungen erleichtert, sich über eine Pipeline mit wenig oder gar keinem Code mit diesen Plattformen zu verbinden; die Ausgaben generativer KI wird über Retrieval-Augmented Generation mit Daten der Einrichtungen verbessert; Studierende werden an teilnehmender Datenerhebung beteiligt, um Vorurteile und Fehlinformation zu beheben. Durch die Kombination von digitalen Geisteswissenschaften, generativer KI und Bildung entwickelt das AI-BRIDGES-Team skalierbare Werkzeuge, um die Zugänglichkeit und Datenintegrität zu verbessern und gleichzeitig eine verantwortungsvolle, wirkungsvolle Nutzung von generativer KI in den Bereichen Kulturerbe und Bildung zu fördern.

Ziel

AI-BRIDGES: Enhancing Cultural Heritage Impact through Generative AI and Linked Open Data

AI-BRIDGES addresses the disconnect between Cultural Heritage Institutions (CHIs), Linked Open Data (LOD) platforms like Wikidata, and Generative AI (GenAI), limiting their potential to create a robust, interconnected, responsible and impactful data ecosystem. The project builds three key bridges to overcome this challenge:
1. CHIs and LOD: Developing a low-code/no-code pipeline to streamline CHIs' integration and management of cultural heritage metadata in LOD platforms, reducing technical complexity and improving data accessibility at scale.
2. LOD and LLMs: Utilizing Retrieval-Augmented Generation (RAG) to connect LOD platforms with large language models (LLMs), resulting in more accurate, inclusive, and culturally relevant AI outputs aligned with Responsible and Explainable AI practices.
3. Users and LOD: Engaging students in participatory data curation to address bias, misinformation, and knowledge gaps in cultural heritage narratives while enhancing digital literacy.

AI-BRIDGES will combine interdisciplinary approaches from Digital Humanities (DH), AI, education, and cultural heritage management to create scalable, open-access tools and methodologies that benefit CHIs, researchers, and the public, while advancing the responsible integration of GenAI into the cultural heritage sector.

The project is also designed as a career development initiative to help the researcher build interdisciplinary expertise in DH, AI, and cultural heritage data management, facilitating opportunities for significant contributions to the integration of GenAI with LOD platforms. As an established leader in Open Knowledge and digital education, the fellowship will enable her to make significant contributions to the integration of GenAI with LOD platforms, advancing her career toward founding an innovation center that bridges CHIs, education, and transformative technologies like GenAI.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
Die Klassifikation dieses Projekts wurde von Menschen validiert.

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITY OF LONDON
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 276 187,92
Adresse
MALET STREET SENATE HOUSE
WC1E 7HU London
Vereinigtes Königreich

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Region
London Inner London — West Camden and City of London
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0