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Descripción del proyecto

Desencadenar el poder de la inteligencia artificial multimodal

Los modelos de inteligencia artificial (IA) son cada vez más potentes, pero su aplicación a distintos tipos de datos (como texto, imágenes o señales médicas) sigue siendo una tarea compleja. Los modelos multimodales de base podrían cambiar esta situación al favorecer un aprendizaje flexible y eficaz en todos los ámbitos. Teniendo esto en cuenta, el equipo del proyecto DVPS, financiado con fondos europeos, trabaja para hacer los modelos multimodales de base más accesibles y fiables, abordando desafíos como la alineación entre modalidades y el diseño de arquitecturas. Desarrollará herramientas prácticas, incluidas herramientas para el diseño de modelos y un conjunto de evaluación comparativa, que permitan crear y evaluar modelos. Sus aplicaciones abarcan desde la cardiología hasta la geointeligencia, incorporando además dominios experimentales para impulsar aún más la innovación. El proyecto también favorecerá prácticas éticas de IA y la colaboración abierta para fortalecer la posición de Europa en la investigación puntera sobre IA.

Objetivo

"Foundation models represent a paradigm shift in AI, exhibiting remarkable capabilities across multiple tasks. Their true potential lies in generalizing across diverse domains and modalities, a largely untapped frontier. DVPS advances this frontier by focusing on multimodal foundation models (MMFM), aiming to harness their capabilities across various application domains.

DVPS emphasizes three core benefits of MMFM: label efficiency, compute reusability, and engineering efficiency. However, achieving these benefits in multimodal settings presents challenges such as modality-specific architecture and cross-modal alignment. To overcome these, DVPS aims to develop generalizable methods that work across diverse modalities and domains, creating a unified framework for MMFM development and integrating new modalities into existing models.

The project focuses on generating foundational knowledge, delivering tested methods, and creating algorithms to expand MMFM capabilities across domains like cardiology, geo-intelligence, and language communication. DVPS also includes two ""surprise domains"" to drive innovation by challenging initial assumptions.

Key objectives include the development of AutoDVPS, a toolkit for automated MMFM design, and the creation of DVPSBench, a benchmarking suite for evaluating MMFM across tasks and domains. DVPS aims to foster a European ecosystem for MMFM research, promoting transparency, fairness, and ethical compliance in line with European values. Through collaboration and open-source contributions, DVPS seeks to standardize and advance MMFM as a scientifically rigorous discipline."

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-CL4-2024-HUMAN-03

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Coordinador

TRANSLATED SRL
Aportación neta de la UEn
€ 3 131 071,25
Dirección
VIA INDONESIA 23
00144 ROMA
Italia
Pyme
Sí
Región
Centro (IT) Lazio Roma
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total
€ 3 131 071,25

Participantes (17)

Socios (2)