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Third wave of AI: Neuro-symbolic AI and Large Language Models

Descrizione del progetto

Combinare modelli linguistici di grandi dimensioni e intelligenza artificiale neurosimbolica per rivoluzionare le soluzioni basate sull’IA

Negli ultimi anni, i progressi nell’ambito dell’IA (intelligenza artificiale), e in particolare nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, large language model), hanno messo queste tecnologie sotto i riflettori e ne hanno consentito l’utilizzo in un numero crescente di settori. Sebbene gli LLM offrano numerosi vantaggi, pongono anche sfide critiche, tra cui vulnerabilità di sicurezza, problemi a livello normativo ed etico e il rischio di generare allucinazioni. Con il supporto del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto THIRDWAVE sta creando una rete internazionale e interdisciplinare intesa a promuovere l’IA neurosimbolica basata sugli LLM. Combinando i punti di forza degli LLM con l’IA simbolica, THIRDWAVE mira a creare sistemi affidabili, interpretabili e consapevoli del dominio, mettendo a disposizione innovazioni che apriranno la strada ad applicazioni di IA affidabili in ambiti quali medicina, scienza, ingegneria alimentare, geodati e istruzione.

Obiettivo

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.

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

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-MSCA-2024-SE-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOVER
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.

€ 410 820,00
Indirizzo
WELFENGARTEN 1
30167 Hannover
Germania

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Regione
Niedersachsen Hannover Region Hannover
Tipo di attività
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.

Nessun dato

Partecipanti (9)

Partner (8)

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