Descripción del proyecto
Neurociencia computacional para avanzar en la inteligencia artificial explicable
Los últimos avances en inteligencia artificial (IA) se han basado en gran medida en las redes neuronales artificiales (RNA) profundas y el aprendizaje automático. Estas tecnologías tienen amplias aplicaciones en el transporte, la distribución de energía y el diagnóstico médico. El campo de la IA explicable (IAE) ha surgido para abordar el reto de hacer más transparentes las decisiones de la IA, pero hasta ahora ha tenido dificultades para hacerlo con eficacia. Con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, el proyecto Neurosci-ANN aplicará técnicas novedosas de la neurociencia computacional para hacer avanzar la IAE y descubrir puntos críticos que podrían ayudar a los investigadores a revolucionar la IA y la robótica.
Objetivo
Recent progress in artificial intelligence (AI) has been mostly due to machine learning and, in particular, deep artificial neural networks (ANNs). Deep learning has an increasing presence in everyday life, including critical applications such as medical diagnosis, transportation, and energy distribution. In response to this, the field of Explainable AI (XAI) has generated much effort in terms of techniques and algorithms to address this problem. However, there is still no consensus on a suite of technology to address these challenges, progress has been extremely limited, and the formal properties of such systems are under-studied.
On the other hand, computational neuroscience (CNS) aims to discover the principles behind biological neural networks that enable the brain to support cognition, perception, and action. This project will employ the latest approaches and techniques used in the field of CNS to develop the field of XAI. Specifically, the first major goal will be to employ the methods of representational geometry and neural encoding manifolds (both proven to be effective in revealing meaningful neural relationships in previous studies) to reveal how activations of collections of artificial neurons in hidden layers are associated with the decision-making process of deep networks.
Second, the same methodology will be used to reveal novel insights from a variety of existing large-scale biological datasets. Finally, we will compare and contrast the encoding strategies of neural populations found various deep learning architectures with those observed in biological networks. A better understanding of the inner-workings of biological models could directly inform researchers on how to build novel artificial models that are more accurate, robust, and even economical during both training and inference in terms of data, time, and energy consumption.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
40003 Segovia
España
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.