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

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

Opis projektu

Połączenie modeli LLM i neurosymbolicznej sztucznej inteligencji w celu zrewolucjonizowania rozwiązań SI

W ostatnich latach postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji – zwłaszcza w zakresie dużych modeli językowych (LLM) – sprawił, że technologie te osiągnęły dojrzały etap rozwoju i stały się dostępne w coraz większej liczbie dziedzin. Choć LLM oferują wiele korzyści, wiążą się z nimi również poważne wyzwania, m.in. luki w zabezpieczeniach, kwestie prawne i etyczne oraz ryzyko halucynacji. Projekt THIRDWAVE, wspierany przez program działań „Maria Skłodowska-Curie”, zakładania stworzenie międzynarodowej interdyscyplinarnej sieci, której zadaniem będzie rozwijanie neurosymbolicznej sztucznej inteligencji opartej na LLM. Łącząc zalety LLM z symboliczną sztuczną inteligencją, sieć THIRDWAVE ma doprowadzić do opracowania systemów niezawodnych, interpretowalnych i świadomych danej dziedziny. Te innowacje otworzą drogę do opracowania godnych zaufania zastosowań sztucznej inteligencji w medycynie, nauce, inżynierii informacji o żywności, geodanych i edukacji.

Cel

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.

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

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) HORIZON-MSCA-2024-SE-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOVER
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.

€ 410 820,00
Koszt całkowity

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

Brak danych

Uczestnicy (9)

Partnerzy (8)

Moja broszura 0 0