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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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European Large Open Multi-Modal Foundation Models For Robust Generalization On Arbitrary Data Streams

Description du projet

Développer des modèles de base multimodaux ouverts pour des applications concrètes riches en données

S’appuyant sur l’expertise européenne en matière d’IA et sur l’infrastructure de supercalculateurs, le projet ELLIOT, financé par l’UE, va développer une famille de modèles de fondation généralistes multimodaux fiables: des systèmes d’IA conçus pour acquérir des connaissances générales et des modèles à partir de quantités massives de données de différents types, (vidéos, images et textes, signaux de capteurs, séries chronologiques industrielles et flux satellitaires) et pour transférer efficacement les connaissances acquises à différentes tâches en aval. Contrairement aux modèles de base actuels, qui sont confrontés à d’importants défis en termes de généralisation et de prise en charge des données multimodales, les modèles d’ELLIOT seront capables d’une généralisation et d’un raisonnement solides dans des conditions qui n’ont pas été observées pendant la formation, et s’adapteront aux flux de données multimodales dynamiques, bruyants et qui évoluent dans le temps. Cela permettra de nouvelles applications pour les médias, la modélisation de la terre, les robots, la mobilité, l’ingénierie informatique et l’automatisation des processus.

Objectif

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.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2024-HUMAN-03

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

ETHNIKO KENTRO EREVNAS KAI TECHNOLOGIKIS ANAPTYXIS
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 4 410 862,50
Adresse
CHARILAOU THERMI ROAD 6 KM
570 01 THERMI THESSALONIKI
Grèce

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Région
Βόρεια Ελλάδα Κεντρική Μακεδονία Θεσσαλονίκη
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 4 410 862,50

Participants (29)

Partenaires (2)

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