Obiettivo
Artificial intelligence (AI) has become integral to modern life, with applications ranging from healthcare, medical diagnostics to cultural heritage preservation. Recent progress in foundation models, notably vision-language models (VLMs) and multimodal large language models, has demonstrated remarkable capabilities across diverse tasks. Yet, their training and deployment demand enormous computational resources, creating significant environmental costs and limiting accessibility. Current research emphasises scaling models and datasets to boost performance, but comparatively little attention is given to the usage efficiency and quality of the underlying data. A key question arises: must we always rely on all available data, or can similar performance be achieved with substantially less data, thereby reducing costs and environmental impact?
This proposal, DeTAI, addresses this challenge by improving data efficiency in VLM training. The project targets a 50% reduction in data volume while maintaining performance within 2% of standard benchmarks. DeTAI introduces a unified framework for analysing data redundancy through insights into VLM learning dynamics, enabling principled selection and generation of high-quality data. Redundancy quantification will inform the design of multimodal dataset distillation methods that exploit model learning patterns. The project will conduct comprehensive benchmarking of data-efficient training strategies, including evaluations of generalisation, robustness and fairness in low-data regimes such as medical image analysis.
By advancing state of the art in data-efficient VLM training, DeTAI promotes sustainable AI development and reliable deployment. It democratises access to foundation model research, particularly for under-resourced groups. Beyond its scientific contributions, DeTAI will strengthen the fellow’s expertise in AI and project leadership, consolidating the position as an emerging leader in efficient and responsible AI.
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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.
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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento non supervisionato
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale visione computerizzata
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza artificiale frugale
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza artificiale generativa
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
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.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
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-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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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) HORIZON-MSCA-2025-PF
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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.
BA2 7AY BATH
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.