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

Descripción del proyecto

Desarrollo de modelos de cimientos multimodales abiertos para aplicaciones del mundo real con gran cantidad de datos

Aprovechando el talento europeo en inteligencia artificial (IA) y la infraestructura de supercomputación, el proyecto ELLIOT, financiado con fondos europeos, desarrollará una familia de modelos generalistas multimodales de confianza abierta: Sistemas de IA diseñados para aprender conocimientos generales y patrones a partir de cantidades masivas de datos de diversos tipos —desde vídeos, imágenes y texto hasta señales de sensores, series temporales industriales y señales de satélite— y transferir eficazmente los conocimientos adquiridos a distintas tareas posteriores. A diferencia de los modelos de base actuales, que se enfrentan a importantes retos en términos de generalización y compatibilidad con datos multimodales, los modelos de ELLIOT serán capaces de generalizar y razonar con solidez en condiciones no observadas durante el entrenamiento, haciendo frente a flujos de datos multimodales dinámicos, ruidosos y que evolucionan temporalmente. Ello potenciará nuevas aplicaciones para los medios de comunicación, la modelización de la Tierra, los robots, la movilidad, la ingeniería informática y la automatización del flujo de trabajo.

Objetivo

For improving the capabilities of general-purpose AI models and for extending their applicability to domains where the temporal dimension – among several others – is of importance, we will target the development of the next generation of Multimodal Space-Time Foundation Models (MSTFMs). These will combine spatio-temporal understanding, which is important even for modalities such as the visual one that have already been introduced in large generative models, with the effective management of new time-relevant modalities that are yet to be supported in foundation models, such as industrial time series data, remote sensing data and health-related measurements. Real and synthetic data, to mitigate data scarcity, will be leveraged for training general-purpose MSTFMs and for further adapting them for specific downstream tasks. 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.

Palabras clave

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.

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.

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.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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-CL4-2024-HUMAN-03

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

ETHNIKO KENTRO EREVNAS KAI TECHNOLOGIKIS ANAPTYXIS
Aportación neta de la UEn

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.

€ 4 410 862,50
Dirección
CHARILAOU THERMI ROAD 6 KM
570 01 THERMI THESSALONIKI
Grecia

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Región
Βόρεια Ελλάδα Κεντρική Μακεδονία Θεσσαλονίκη
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total

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.

€ 4 410 862,50

Participantes (29)

Socios (2)

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