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AI4Access: AI-Driven User Access Services for Euro-BioImaging ERIC

Description du projet

Un outil fondé sur l’IA pour les méthodes et services d’imagerie

Euro-BioImaging ERIC relie 39 nœuds et 295 installations, offrant un accès ouvert à plus de 120 technologies d’imagerie. Toutefois, l’accès actuel fondé sur des catalogues peut être difficile à appréhender, en particulier pour les chercheurs extérieurs au domaine de l’imagerie, en raison d’une terminologie complexe et du besoin d’accompagnement par des experts. Le projet AI4Access, financé par l’UE, développera un outil fondé sur l’IA et le langage naturel capable de transformer des problématiques scientifiques en recommandations étayées concernant les méthodes d’imagerie, les installations, les chaînes d’analyse et les flux de données. Grâce à des structures de données sémantiques hybrides et à une conception centrée sur l’utilisateur, l’outil améliorera l’accessibilité, la reproductibilité et l’efficacité des travaux de recherche. En intégrant les principes d’une IA fiable et en assurant l’interopérabilité avec les infrastructures européennes de recherche, AI4Access fournira un modèle reproductible pour la recherche assistée par l’IA dans toute l’Europe.

Objectif

Euro-BioImaging ERIC connects 39 Nodes and 295 facilities, providing open access to 120+ imaging technologies. For many researchers, especially outside imaging, today’s catalogue-based access is difficult: it is jargon-heavy, assumes prior expertise, slows discovery, and leaves users lost in the extensive catalogue and costly instruments underused without heavy consultation.

AI4Access introduces the Research Navigator: a natural-language entry point that turns scientific problems into transparent, evidence-based recommendations for imaging methods, facilities, analysis pipelines, and data deposition. It relies on a hybrid knowledge base, ontology/PID-linked, structured records enriched with GenAI-augmented literature and past project evidence, and adapts advice to user needs. This shifts Euro-BioImaging from static lists to a problem-to-solution access framework.

The workplan follows a user-centred journey: WP1 co-designs the Navigator experience; WP2 encodes services semantically; WP3 extends to image-data workflows; WP4 delivers the generative-AI reasoning engine; WP5 proves value in pilots and training; WP6 embeds trust (provenance, explainability, GDPR/EU AI Act, energy-aware operation); WP7 drives uptake, governance templates, update workflows, and a white-label toolkit for reuse by other ERICs and RIs; WP8 secures integration and management.

Aligned with EOSC and bridging INFRA-SERV catalogues (ISIDORe, canSERV, AgroSERV), AI4Access lowers entry barriers, shortens the path from idea to experiment, improves reproducibility, and increases utilisation across Euro-BioImaging. Researchers and SMEs gain faster, clearer routes to services; Nodes and facilities gain visibility and sharper demand; and the RI ecosystem gains a replicable cross-RI access bridge and a blueprint for trustworthy, sustainable AI in Research Infrastructures. The project directly responds to the EU’s request to make access more effective and improve interoperability across the RI landscape.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-INFRA-2025-01

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Coordinateur

EURO-BIOIMAGING ERIC
Contribution nette de l'UE
€ 1 644 500,00
Adresse
PL 123
20521 Turku
Finlande
Région
Manner-Suomi Etelä-Suomi Varsinais-Suomi
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
€ 2 055 625,00

Participants (3)