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European Large Open Multi-Modal Foundation Models For Robust Generalization On Arbitrary Data Streams

Projektbeschreibung

Entwicklung offener multimodaler Grundmodelle für reale und datenintensive Anwendungen

Das EU-finanzierte Projekt ELLIOT nutzt Europas KI-Talente und Supercomputer-Infrastruktur, um eine Familie offener, vertrauenswürdiger multimodaler und generalistischer Grundmodelle zu entwickeln: KI-Systeme, die allgemeines Wissen und Muster aus riesigen Datenmengen verschiedenster Typen – von Video, Bild und Text über Sensordaten, industrielle Zeitreihen und Satellitenströme – erlernen und dieses Wissen effizient auf zahlreiche Aufgaben übertragen können. Im Gegensatz zu aktuellen Foundation‑Modellen, die bei Generalisierung und Unterstützung multimodaler Datenverarbeitung an Grenzen stoßen, sollen die ELLIOT‑Modelle robuste Generalisierungen und Schlussfolgerungen liefern und auch mit ungesehenen, dynamischen, verrauschten und zeitlich variierenden multimodalen Datenströmen gut zurechtzukommen. Dadurch werden neue Anwendungen für die Bereiche Medien, Erdmodellierung, Roboter, Mobilität, Computertechnik und Automatisierung von Arbeitsabläufen ermöglicht.

Ziel

At the heart of ELLIOT is the development of open Multimodal Generalist Foundation Models (MGFMs): AI systems designed to learn general knowledge and patterns from massive amounts of data of various types — from videos, images, and text to sensor signals, industrial time series, and satellite feeds — and efficiently transfer the generic knowledge learned in generalist manner to a wide variety of downstream tasks. Unlike current foundation models that face significant challenges in terms of generalisation capabilities and support for multimodal data, ELLIOT’s models will be capable of robust generalisation across conditions not seen during the training, coping well with dynamic, noisy, and temporally-evolving multimodal data streams. Real and synthetic data, to mitigate data scarcity, will be leveraged for training MGFMs and for further adapting them for specific downstream tasks in domains like media, earth observation, robot perception, mobility, computer engineering and workflow automation. Real data used for training will include data directly provided by members of the consortium as well as data from relevant European Data Spaces, while complementary synthetic data will be generated by exploiting existing generative AI capabilities as well as new ones developed in the project. European HPC infrastructure is directly included in the consortium to ensure the availability of the necessary computing resources.

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-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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-CL4-2024-HUMAN-03

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

Koordinator

ETHNIKO KENTRO EREVNAS KAI TECHNOLOGIKIS ANAPTYXIS
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.

€ 3 335 000,00
Adresse
CHARILAOU THERMI ROAD 6 KM
570 01 THERMI THESSALONIKI
Griechenland

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Region
Βόρεια Ελλάδα Κεντρική Μακεδονία Θεσσαλονίκη
Aktivitätstyp
Research Organisations
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.

€ 3 335 000,00

Beteiligte (33)

Partner (2)

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