Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Establishing a Spatio-Temporal Language for Scene Representation

Opis projektu

Trenowanie sztucznej inteligencji w zakresie postrzegania i rozumienia naszego świata podobnie do człowieka

Sztuczna inteligencja dynamicznie się rozwija w zakresie języka i przetwarzania obrazów. Jednak obecne systemy wciąż nie są w stanie dokładnie zrozumieć świata. Korelują słowa i obrazy, ale nie są w stanie dokładnie zrozumieć przestrzeni, czasu i znaczenia. Ujednolicenie tych umiejętności ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia postępów w robotyce, autonomicznej jeździe i inteligentnych asystentach. W tym kontekście finansowany przez ERBN projekt 4DLang zakłada skonstruowanie symbolicznej, geometrycznej abstrakcji scen fizycznych i przekształcenie jej w język przestrzenno-czasowy. Umożliwi to sztucznej inteligencji przetwarzanie informacji przestrzennych i semantycznych w sposób spójny, a tam samym pozwoli jej na głębsze rozumowanie i zrozumienie podobne do ludzkiego w rzeczywistych domenach.

Cel

We have recently experienced a boost in AI as the performance of ChatGPT-like large language models has matured from a purely scientific endeavor to deployment in various businesses and real-world applications. Also in computer vision, we have seen tremendous gains that were enabled by scaling to large models trained on vast corpuses of data in an unsupervised fashion.

Language is symbolic and can inform about abstract properties and relationships, while vision without human labels does not model explicit semantics and brings distributed representations for spatial structures. Both are complementary, and the fundamental unsolved challenge is to bring them together. The current state of the art is to follow the common paradigm of scale and to naively train models on large amounts of data to exploit the co-occurence of objects in single images and words in text captions to learn their correlation. However, looking at the outputs of these models reveals that they in fact perform extremely poorly in many cases.

The next step to approach human-level AI requires reasoning about scenes spatially and semantically at the same time and demands an abstraction of our real world that brings both of these modalities together, while being lightweight and highly efficient. 4DLang presents the solution and introduces a new approach by first creating a primitive-based geometric symbolic abstraction of physical scenes that is then shaped into a spatio-temporal language. It will enable the fine-grained coupling of both modalities and go beyond the state of the art by augmenting large language models with real-world understanding that is only present in observations of moving scenes, as we humans perceive them. This design will fundamentally advance the generalization abilities of AI and have a large impact on downstream applications, such as content interpretation and generation, AI assistants, robotics, and autonomous driving.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2025-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

TECHNISCHE UNIVERSITAT NURNBERG
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 563 730,00
Adres
Dr.-Luise-Herzberg-Straße 4
90461 NUREMBERG
Niemcy

Zobacz na mapie

Region
Bayern Mittelfranken Nürnberg, Kreisfreie Stadt
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 563 730,00

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0