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LEARN: Learning Efficient Automated Reasoning on the Net

Descrizione del progetto

Struttura basata sul web per la certificazione automatica del software

Spinta da tecnologie come l’internet delle cose, il cloud computing, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, la rapida digitalizzazione della società e dell’industria ha portato a una crescente dipendenza da sistemi informatici complessi. Se da un lato queste innovazioni aumentano la produttività e la convenienza, dall’altro aumentano il rischio di errori imprevisti del software o del sistema che possono aggravarsi e causare danni significativi. Il progetto Learn, finanziato dal CER, intende affrontare questa sfida sviluppando una struttura basata sul web che rileva automaticamente e in modo economico i potenziali errori e certifica l’affidabilità del software. Questo strumento aiuterà gli sviluppatori e le organizzazioni a garantire sistemi più sicuri e robusti, contribuendo a mitigare i rischi in un mondo sempre più digitale e guidato dai dati.

Obiettivo

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.

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.

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Parole chiave

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.

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.

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.

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

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-POC

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

TECHNISCHE UNIVERSITAET WIEN
Contributo netto dell'UE

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.

€ 150 000,00
Indirizzo
KARLSPLATZ 13
1040 Wien
Austria

Mostra sulla mappa

Regione
Ostösterreich Wien Wien
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

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.

Nessun dato

Beneficiari (1)

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