Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano it
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Guaranteed Uncertainty for InformeD DEcisions

Descrizione del progetto

Un’intelligenza artificiale affidabile grazie a una migliore quantificazione dell’incertezza

Poiché i sistemi di apprendimento automatico vengono sempre più utilizzati per supportare decisioni di grande importanza, cresce l’esigenza di garantire che le loro previsioni siano quantificate in modo affidabile in termini di incertezza, equità e valore decisionale nel mondo reale. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto GUIDDE studia il modo in cui rendere più affidabili le previsioni fornite dall’apprendimento automatico concentrandosi sulla quantificazione dell’incertezza predittiva. Sebbene i recenti progressi consentano di ottenere probabilità calibrate e insiemi di previsioni affidabili, rimane aperta una questione fondamentale: come queste garanzie migliorano le decisioni nella pratica? Il progetto studierà i compromessi tra equità e precisione, nonché in quali casi la calibrazione porti a risultati migliori, verificando i risultati nel campo del rilevamento di esopianeti e fornendo metodi su misura, strumenti open source e applicazioni nel settore sanitario e nell’industria.

Obiettivo

As machine learning (ML) is prevalent today to support decision-making, the European approach is to create an environment of trust for a fair AI through a unified regulatory framework, to ensure trust from both ‘‘people and companies’’. In line with this ambition, recent research efforts from the statistics and ML communities have been devoted to equipping ML models with provably valid tools for predictive uncertainty quantification (UQ), via methodological developments. We can now turn any point prediction into a guaranteed prediction set, or post-process estimated probabilities to get calibrated ones.
Yet, a crucial question remains: what does this offer to the downstream pipeline? This project targets this gap by: A) characterizing the trade-offs between the two UQ holy grails, namely fairness (via conditional validity) and tight evaluation of the underlying model’s error (via sharpness); thus helping any decision-maker to accurately interpret UQ performance, and B) qualifying under which conditions calibration allows decision-makers to take better decisions. Based on mathematical statistics tools, the theoretical outputs of A) and B) will be confronted with a real-world scientific application: exoplanet detection, where UQ is a critical step directly influencing detection capability. They will guide the design choices of a tailored UQ method, given the specificities of the application, in the form of open-access code.
The outgoing supervisor, a UQ expert, and the returning one, skilled in applying ML to real-world scientific applications, will help the PF grow into an independent researcher.
This interdisciplinary project will also benefit the industry through a concrete exploitation plan, targeting France's main electricity producer and supplier, and a public-private consortium working with 16 hospitals to improve the care of severe trauma patients. The communication plan will directly contribute to raising public awareness of the possibilities for robust ML.

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.

È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione

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-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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-2025-PF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
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.

€ 338 337,36
Indirizzo
DOMAINE DE VOLUCEAU ROCQUENCOURT
78153 Le Chesnay Cedex
Francia

Mostra sulla mappa

Regione
Ile-de-France Ile-de-France Yvelines
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.

Nessun dato

Partner (1)