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

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

Opis projektu

Narzędzie oparte na sztucznej inteligencji na potrzeby metod i usług obrazowania

Infrastruktura badawcza Euro-BioImaging ERIC łączy 39 ośrodków i 295 placówek, zapewniając otwarty dostęp do ponad 120 technologii obrazowania. Jednak obecny dostęp oparty na katalogu może być trudny w nawigacji, szczególnie dla badaczy niezajmujących się na co dzień obrazowaniem, ze względu na skomplikowaną terminologię i konieczność polegania na fachowych wytycznych. Zespół finansowanego przez UE projektu AI4Access opracuje oparte na sztucznej inteligencji narzędzie wykorzystujące język naturalny, które przekształca wyzwania naukowe w oparte na dowodach zalecenia dotyczące metod obrazowania, placówek, procesów analitycznych i przepływów danych. Dzięki zastosowaniu hybrydowych struktur danych semantycznych oraz projektowania zorientowanego na użytkownika narzędzie to poprawi dostępność, powtarzalność i efektywność badań. Dzięki wbudowaniu zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji oraz zapewnieniu interoperacyjności z europejskimi infrastrukturami badawczymi projekt AI4Access przyczyni się do powstania powtarzalnego modelu dla badań opartych na sztucznej inteligencji w całej Europie.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-INFRA-2025-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

EURO-BIOIMAGING ERIC
Wkład UE netto
€ 1 644 500,00
Koszt całkowity
€ 2 055 625,00

Uczestnicy (3)