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Reliable Cause-Effect Quantification in Complex Dynamical Systems for Socially Beneficial Policies

Descrizione del progetto

Modelli più intelligenti per guidare la politica

Per informare le politiche utilizzando modelli migliori, è importante comprendere i legami di causa-effetto quando si affrontano problematiche di matrice globale come i cambiamenti climatici, l’assistenza sanitaria e le pandemie. I modelli attuali sono talvolta troppo semplicistici in tal senso, mentre l’apprendimento automatico può mancare della trasparenza necessaria per le applicazioni politiche. Il progetto DYNAMICAUS, finanziato dal CER, si propone di sviluppare metodi volti a inferire relazioni causali affidabili in sistemi dinamici misti integrando teoria, misure di incertezza e raccolta attiva dei dati. Questi metodi saranno testati utilizzando modelli climatici, piani di trattamento medico e simulazioni di diffusione delle malattie in modo da garantire un’ampia applicabilità. Integrando considerazioni etiche sin dalla prima fase, il progetto prende in considerazione l’impatto generato sulla società e offre strumenti intesi a prendere decisioni ben informate, con l’obiettivo finale di stabilire uno standard a livello di orientamento politico.

Obiettivo

Tackling critical global challenges – climate change, personalized healthcare, or pandemic preparedness – demands robust quantification and understanding of 'if-then' relationships in complex spatio-temporal systems. Traditional dynamical models are limited by oversimplifications and computational constraints, while powerful hybrid models leveraging machine learning (ML) lack the interpretability and generalization capabilities essential for entrusting them with policy guidance. Filling this glaring research gap, DYNAMICAUS develops novel methods for reliable causal inference in such systems, overcoming existing limitations. I will establish a theoretical foundation for causal effects in hybrid dynamical models, develop robust uncertainty quantification techniques under unseen interventions augmented by active data acquisition to reduce uncertainty, and quantify the overall impact of steerable inputs on target outcomes. My methods will be validated across critical domains – climate modeling, treatment planning, and epidemic simulations – demonstrating universal applicability and profound potential for informing policy on pressing societal challenges. By integrating an ethicist directly into the research process from the outset, I proactively address societal implications, ensuring my methodological advancements are positioned to achieve positive social impact. With my unparalleled track record of leveraging machine learning expertise for social good by pushing the boundaries in scientific applications as well as my pioneering work on extending the scope of causal inference and hybrid dynamical systems modeling, this timely project is uniquely positioned to break new ground at the intersection of dynamical systems, causality, and socially beneficial machine learning.

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-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2025-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

HELMHOLTZ ZENTRUM MUENCHEN DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUER GESUNDHEIT UND UMWELT GMBH
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.

€ 1 045 695,00
Indirizzo
INGOLSTADTER LANDSTRASSE 1
85764 Neuherberg
Germania

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Regione
Bayern Oberbayern München, Landkreis
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.

€ 1 045 695,00

Beneficiari (2)

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