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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Third wave of AI: Neuro-symbolic AI and Large Language Models

Descripción del proyecto

Combinación de grandes modelos de lenguaje e inteligencia artificial neurosimbólica para revolucionar las soluciones de inteligencia artificial

En los últimos años, los avances en inteligencia artificial —especialmente en grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés)— han puesto a estas tecnologías en primer plano y han permitido su uso en un número creciente de ámbitos. Si bien los LLM ofrecen numerosos beneficios, también plantean desafíos críticos, incluidas vulnerabilidades de seguridad, preocupaciones regulatorias y éticas, y el riesgo de alucinaciones. Con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, el proyecto THIRDWAVE está construyendo una red internacional e interdisciplinaria para impulsar la inteligencia artificial neurosimbólica basada en LLM. Al combinar las fortalezas de los LLM con la inteligencia artificial simbólica, el equipo de THIRDWAVE pretende crear sistemas fiables, interpretables y conscientes del dominio. Dichas innovaciones abrirán la puerta a aplicaciones de inteligencia artificial confiables en medicina, ciencia, ingeniería de información alimentaria, geodatos y educación.

Objetivo

Artificial Intelligence (AI) is transforming research, industry, and society, with Large Language Models (LLMs) playing a central role. While LLMs excel in natural language understanding, reasoning, and content generation, they also exhibit hallucinations, security vulnerabilities, ethical concerns, and regulatory issues. These challenges are particularly critical in healthcare and education, where accuracy, reliability, and fairness are essential. Addressing these shortcomings requires AI paradigms that enhance interpretability, robustness, and compliance.

THIRDWAVE aims to establish an international, interdisciplinary network to advance LLM-driven neuro-symbolic AI, integrating symbolic AI with LLMs to create interpretable, reliable, and domain-aware systems. This approach enables AI to leverage structured knowledge, improve decision-making, and comply with domain-specific constraints, making it more applicable to real-world challenges.

The project is structured around four key objectives: O1) Understanding LLMs: Analyzing capabilities and limitations to improve performance, usability, and trustworthiness. O2) Enhancing LLMs: Improving fairness, factual accuracy, and robustness through external knowledge sources and human collaboration. O3) Advancing LLM-driven Neuro-Symbolic AI: Developing hybrid systems that combine LLMs with symbolic reasoning for structured knowledge representation and better decision support. O4) Use Cases & Evaluation: Applying LLM-driven neuro-symbolic AI in healthcare, education, geodata, and food information engineering, validating scalability and societal impact.

By fostering collaboration among AI researchers, domain experts, and industry partners, THIRDWAVE will bridge the gap between data-driven and knowledge-driven AI, ensuring LLMs become interpretable, ethically aligned, and domain-aware. The project’s findings will inform AI regulation, advance research, and drive innovation, contributing to responsible AI development.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff Exchanges

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-SE-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOVER
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 410 820,00
Dirección
WELFENGARTEN 1
30167 Hannover
Alemania

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Región
Niedersachsen Hannover Region Hannover
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Participantes (9)

Socios (8)

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