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

Descrizione del progetto

Sviluppo di modelli di base multimodali aperti per applicazioni reali ricche di dati

Sfruttando i talenti europei nel campo dell’IA e le infrastrutture di supercalcolo, il progetto ELLIOT, finanziato dall’UE, svilupperà una famiglia di modelli di base generalisti multimodali aperti e affidabili: sistemi di intelligenza artificiale in grado di apprendere conoscenze generali e modelli a partire da enormi quantità di dati di vario tipo, come video, immagini, testi, segnali di sensori, serie temporali industriali e feed satellitari, per poi trasferire in modo efficiente le conoscenze acquisite a diverse attività a valle. A differenza degli attuali modelli di base, che hanno difficoltà a generalizzare e a supportare i dati multimodali, i modelli di ELLIOT saranno in grado di generalizzare e ragionare in modo ottimale in condizioni non previste durante l’addestramento, affrontando al meglio flussi di dati multimodali dinamici, con rumore e in evoluzione temporale. Questo consentirà di trovare nuove applicazioni per i media, la modellazione della Terra, la robotica, la mobilità, l’ingegneria informatica e l’automazione dei flussi di lavoro.

Obiettivo

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.

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-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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) HORIZON-CL4-2024-HUMAN-03

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

ETHNIKO KENTRO EREVNAS KAI TECHNOLOGIKIS ANAPTYXIS
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.

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

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Regione
Βόρεια Ελλάδα Κεντρική Μακεδονία Θεσσαλονίκη
Tipo di attività
Research Organisations
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.

€ 4 410 862,50

Partecipanti (29)

Partner (2)

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