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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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LEARN: Learning Efficient Automated Reasoning on the Net

Projektbeschreibung

Webbasiertes Rahmenwerk für die automatische Zertifizierung von Software

Angetrieben durch Technologien wie das Internet der Dinge, Cloud Computing, KI und maschinelles Lernen hat die rasante Digitalisierung von Gesellschaft und Industrie zu einer wachsenden Abhängigkeit von komplexen Computersystemen geführt. Diese Innovationen steigern zwar die Produktivität und Bequemlichkeit, aber sie erhöhen auch das Risiko unvorhergesehener Software- oder Systemfehler, die eskalieren und erhebliche Schäden verursachen können. Das ERC-finanzierte Projekt Learn zielt darauf ab, diese Herausforderung durch die Entwicklung eines webbasierten Rahmenwerks anzugehen, das automatisch und kostengünstig potenzielle Fehler erkennt und die Zuverlässigkeit von Software zertifiziert. Dieses Tool wird Entwicklungsteams und Organisationen dabei helfen, sicherere und robustere Systeme zu gewährleisten und so die Risiken in einer zunehmend digitalen und datengesteuerten Welt zu mindern.

Ziel

Certified computer systems are becoming the key in the increasingly complex decision making activities of our modern society. Among others, provably correct/secure solutions within Artificial Intelligence (AI), Autonomous Systems, Big Data, Blockchain, Decentralized Finance (DeFi), Cloud Computing, or Machine Learning (ML) are indispensable in the ongoing digitalization of our society.
While the explosion in applications of computer systems leads to great increases in productivity, wealth, and convenience, it creates a paradoxical situation: we rely on computer systems despite that uncountable many application scenarios showcase that computer systems are not (properly) certified and hence are error-prone. Unfortunately, a single software error can quickly escalate into a big issue with huge economic damage. Software errors could be though prevented by rigorous code reviews in the software logic. However, who can tell software developers which logical formalism should be used? Moreover, which certification mechanism is best to be used during code review, for ensuring system safety and security? LEARN answers these questions by automating reasoning about software and discovering proof strategies for software certification. Doing so, LEARN introduces a web-based framework for learning and predicting logic models of software properties. LEARN also discovers collections of proof strategies without relying on server back-end, by automating inductive reasoning over commonly used software data structures.
LEARN eliminates massive costs arising from correcting defective software releases, by proving an easy to deploy certification platform for developers and organizations.

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.

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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-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

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) ERC-2024-POC

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

Gastgebende Einrichtung

TECHNISCHE UNIVERSITAET WIEN
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.

€ 150 000,00
Adresse
KARLSPLATZ 13
1040 Wien
Österreich

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Region
Ostösterreich Wien Wien
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.

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