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

AutoML Co-Designer: A Collaborative Framework for Accelerated AI Development

Opis projektu

Udział ludzi w zautomatyzowanym projektowaniu systemów sztucznej inteligencji

Tworzenie niezawodnych systemów opartych na sztucznej inteligencji wymaga dokonywania złożonych wyborów, od wyboru odpowiedniego modelu po dostosowanie wielu ustawień, które wpływają na sposób uczenia się. Zautomatyzowane narzędzia oparte na uczeniu maszynowym mogą uprościć ten proces poprzez testowanie różnych modeli i dostrajanie ich hiperparametrów. Takie rozwiązania mogą porównywać różne architektury sieci neuronowych na podstawie danego zbioru danych, na przykład ocenach zdolności kredytowej czy informacji o zadowoleniu klientów. Zespół finansowanego ze środków Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych projektu AutoML Co-Designer ma na celu sprawienie, że procesy te będą oparte na współpracy. Badacze opracują prototypową platformę, w ramach której programiści będą mogli kierować systemami AutoML, wnosić wiedzę dziedzinową i interpretować wyniki. Celem jest przyspieszenie rozwoju sztucznej inteligencji i zapewnienie bardziej niezawodnych rozwiązań.

Cel

The growth of the AI market depends on our ability to rapidly and efficiently develop robust AI applications, for which AI developers can be supported by Automated Machine Learning (AutoML), e.g. in model selection, neural network design, or hyperparameter settings. However, current AutoML systems are designed as rigid 'black boxes' and thus create a critical bottleneck. They sideline expert developers, preventing the integration of crucial domain knowledge. This inflexibility slows down development cycles, hinders innovation, and limits the creation of sophisticated, market-ready AI solutions for complex, high-value problems.

This project, AutoML Co-Designer, will deliver the proof of concept for a collaborative development paradigm that directly addresses this efficiency gap. Our objective is to validate a framework that transforms AutoML from a simple automation tool into a powerful interactive system between AutoML and AI developers.
We will engineer and validate a prototype platform with novel interactive interfaces. This platform will serve as the core of our proof of concept, enabling developers to inject domain knowledge, steer optimization towards market-critical goals like robustness and efficiency, and gain actionable insights through advanced explanations.

The successful validation of the AutoML Co-Designer framework will provide a clear business case for a new class of AI development tools. This PoC will establish a new framework for efficiency, demonstrating a faster path from idea to deployment. It will unlock new markets for specialized AI applications previously too complex or resource-intensive to build. This project will lay the groundwork for a commercially viable product that empowers development teams to innovate faster, creating a competitive advantage in the rapidly expanding AI economy.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2025-POC

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOVER
Wkład UE netto
€ 150 000,00
Koszt całkowity
Brak danych

Beneficjenci (1)