Descrizione del progetto
Ripensare l’intelligenza artificiale per la visione artificiale
Sebbene la visione artificiale abbia compiuto notevoli progressi, le scoperte dell’intelligenza artificiale (IA) nel campo del linguaggio continuano ad essere all’avanguardia in tal ambito. Il progetto Volute, finanziato dal CER, si propone di affrontare tale questione creando un addestratore omniversale, ovvero un modello universale che genera dati per addestrare sistemi di visione artificiale specifici a livello di attività. A differenza dei modelli di fondazione tradizionali, che hanno difficoltà a gestire la grande varietà di input e output visivi, l’addestratore di Volute apprende conoscenze generali sul mondo, come la fisica, l’aspetto e la diversità visiva. I modelli a valle possono in tal modo essere addestrati con meno dati specifici per le attività, riducendo i tempi e i costi di etichettatura, nell’ambito di un approccio che promette di apportare un cambiamento paradigmatico nella visione artificiale e di rendere possibile uno sviluppo più rapido ed efficiente per applicazioni che vanno dalla guida autonoma alla robotica, passando per l’imaging medico.
Obiettivo
"Volute is an ambitious project in the space of Computer Vision and Machine Learning. While these research domains have made tremendous progress in recent years and have contributed to the success of many tech companies, we are still seeing the highest impact of artificial intelligence (AI) in the natural language processing (NLP) space - for example, in products such as ChatGPT or AI-assisted search on Google and Bing.
This success stems from a ""foundation model"" (e.g. GPT) that is then fine-tuned with hand-labelled instructions to become an assistive chatbot. While many models in Computer Vision are named foundation models, none of them have been able to produce the same impact. The main challenge in Computer Vision is the complexity of the input and output space. NLP tasks are text-based; in contrast, the range of representations in computer vision is endless: images, videos, depth, infrared, medical data, satellites, and more. At the same time, the outputs are similarly diverse: images, text, discrete labels, pixel annotations, bounding boxes, 3D reconstruction, audio, and more. These outputs are often not necessarily meant for human consumption but are the inputs for other systems, such as autonomous driving or robotics.
It is thus unrealistic to expect to find an actual foundation model in computer vision. Volute aims to find a new universal model type: an ""omniversal trainer"", which acts as a data generator to train task-specific models. The omniversal trainer uses a generator, trained on large data collections, and thus learns priors about the world, such as physics, appearance, and visual diversity, but does not need specific task knowledge. A downstream-task model can then be trained with limited task-specific data, augmented with the world knowledge of the universal trainer.
This drastically reduces the labelling effort, both in time and cost, for downstream applications and will have a significant impact as it poses a paradigm shift in Computer Vision."
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.
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.
- scienze sociali scienze dell'educazione didattica
- ingegneria e tecnologia ingegneria meccanica ingegneria dei veicoli ingegneria aerospaziale tecnologia satellitare
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica robotica
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
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.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
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.
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.
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
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
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 bandoIstituzione ospitante
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.
OX1 2JD Oxford
Regno Unito
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.