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AIReL: AI Regulatory Learning for Compliance with the EU AI Act

Descrizione del progetto

Rafforzare l’apprendimento normativo per l’applicazione del regolamento sull’IA dell’UE

Dato l’ingresso dell’intelligenza artificiale in settori sensibili come quello sanitario, è fondamentale che essa rispetti gli standard di sicurezza e le normative vigenti; il regolamento sull’IA dell’UE mette in evidenza la difficoltà di tradurre principi giuridici generali in prassi vincolante. Il progetto AIReL, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, affronta questa sfida esaminando il tipo di norme di conformità all’IA più difficile da formalizzare e il modo in cui le autorità di regolamentazione possono gestire l’incertezza interpretativa. Integrando diritto, scienze politiche, informatica giuridica e previsione, il progetto sviluppa un metodo volto a identificare la fragilità semantica delle disposizioni giuridiche. AIReL mette alla prova il suo approccio attraverso scenari basati sull’intelligenza artificiale per il settore sanitario e l’assistenza agli anziani fino al 2035, nonché tramite simulazioni partecipative con le autorità di regolamentazione irlandesi, fornendo risultati a sostegno degli organismi di vigilanza nazionali ed europei attraverso linee guida accessibili a tutti e strumenti di apprendimento normativo.

Obiettivo

The EU AI Act is the world’s first major legislative framework for high-risk AI systems. Its ambition to regulate both technological and societal risk creates challenges for national regulators tasked with interpreting and enforcing its provisions. The AIReL (AI Regulatory Learning) project addresses a critical implementation gap: how to identify which compliance requirements are difficult to formalise, and how to support regulatory learning where interpretive uncertainty is high.
Bridging law, political science, legal informatics, and strategic foresight, the project introduces a replicable method for diagnosing the ‘semantic fragility’ of legal provisions; that is, their resistance to being operationalised into structured or automatable compliance tools. It hypothesises that provisions with higher semantic fragility require more adaptive regulatory learning mechanisms to ensure compliance.
To test this, AIReL builds scenarios of embodied AI deployment in healthcare and eldercare by 2035, which are sectors where overlapping regulation and vulnerability of end-users raise the stakes of failure.
Through participatory simulation exercises with Irish regulators and oversight bodies, the project observes how learning tools are selected under different fragility conditions. The results are synthesised into a regulatory learning tool catalogue and briefings with guidance for national and EU oversight actors. All outputs will be openly accessible and formatted for uptake in real-world policy environments.
The project is hosted at Trinity College Dublin’s ADAPT Centre and supervised by Prof. Dave Lewis, a recognised expert in trustworthy AI and data governance. The researcher combines academic expertise in EU policy and law with nearly a decade of professional experience in EU affairs and strategic foresight at the European Space Agency.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinatore

THE PROVOST, FELLOWS, FOUNDATION SCHOLARS & THE OTHER MEMBERS OF BOARD, OF THE COLLEGE OF THE HOLY & UNDIVIDED TRINITY OF QUEEN ELIZABETH NEAR DUBLIN
Contributo netto dell'UE
€ 252 728,64
Indirizzo
COLLEGE GREEN TRINITY COLLEGE
D02 CX56 Dublin
Irlanda
Regione
Ireland Eastern and Midland Dublin
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato