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DeepKeep Safeguards AI Applications Across LLM, Vision, Spatial Sensing, Human-Machine Interaction and Multimodal Models with AI-Native Security and Trustworthiness

Descrizione del progetto

Modelli di intelligenza artificiale più sicuri per applicazioni fisiche grazie a una nuova piattaforma

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, large language model) e altre soluzioni di intelligenza artificiale (IA) stanno diventando comuni in vari campi e nella vita quotidiana: essi offrono numerose funzionalità, come la visione e l’interazione tra macchine ed esseri umani. Ciononostante, questa integrazione include anche vulnerabilità di sicurezza e fughe di dati che potrebbero danneggiare la loro base di utenti in crescita. Il progetto Deep Keep, finanziato dal CEI, si prefigge di sviluppare una piattaforma per l’IA generativa, gli LLM, il rilevamento spaziale, la visione artificiale, i modelli multimodali e l’interazione tra macchine ed esseri umani, una soluzione in grado di superare le sfide che gli sviluppatori di IA devono affrontare per integrare questa tecnologia nel mondo fisico. La piattaforma garantirà la sicurezza e l’affidabilità durante l’intero ciclo di vita dell’IA, consentirà l’automazione, si adatterà agli ambienti dei dispositivi edge, migliorerà la conformità alle normative e fornirà protezione dalle minacce fisiche.

Obiettivo

AI systems face many challenges, including privacy challenges, information theft, and biases, particularly in GenAI, LLM approaches, vision, spatial sensing, human-machine interaction and multimodal models. Integrating AI into physical environments poses additional barriers (e.g. security vulnerabilities, complex sensor handling, advanced deception scenarios). Companies developing AI models struggle with inadequate testing standards and high costs, while those adopting AI often lack the necessary expertise and security measures.
DeepKeep has developed a platform that can be applied to GenAI, LLM approaches, vision, spatial sensing, human-machine interaction, and multimodal models that can solve many multidisciplinary challenges for the integration of AI in the physical world.
The platform’s key features include the framework itself, providing a holistic coverage for both trustworthiness and security, addressing the entire AI lifecycle, and supporting diverse deployment scenarios; comprehensive algorithmic coverage; automatic discovery and analysis of AI model weak-segments; physical threat vector analysis and protection capabilities; AI-driven platform automation and generic applicability; adaptation to edge device environments; and regulatory compliance evaluation and enhancement.
Now is the right time for our solution, as AI is becoming an essential part of businesses and our everyday lives. In 2023, 35% of businesses adopted AI, 77% of all devices used some form of AI, 90% of leading businesses supported and invested in AI, and 85% of enterprises will expand AI with open-source models.
We founded DeepKeep Ltd. in 2021 in Tel Aviv, Israel, and target 30% of the TRiSM market with a pricing model that includes annual licenses with 3 plans (cloud plan, on-premise plan, and edge plan), and users can also purchase LLM tokens.
Our team consists of 24 highly experienced, multidisciplinary employees with 20% of our leadership team and 45% of our workforce being female.

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-EIC-ACC - HORIZON EIC Accelerator

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-EIC-2024-ACCELERATOR-02

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

DEEPKEEP LTD
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.

€ 2 490 250,00
Indirizzo
121 Menachem Begin
6701203 Tel Aviv
Israele

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding 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.

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