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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Unlocking Reliable Small-data AI through Bayesian Deep Learning

Obiettivo

While AI for science has enabled remarkable breakthroughs in recent years, many scientists have been left underwhelmed when trying to apply AI methods in their domains. This is mainly because most scientific datasets are too small for the data-hungry modern foundation model approaches. Bayesian deep learning (BDL), combining rigorous Bayesian principles with the flexibility of neural networks, has positioned itself as a powerful remedy for this lack of data, but its adoption is hampered by some tedious design choices, most importantly, the selection of model, prior, and inference method. This proposal aims to bring the revolution of automated machine learning, which has radically boosted the adoption of conventional AI methods, into the realm of BDL. The goal is to develop an automated end-to-end pipeline that domain practitioners can autonomously use to select the best model architectures and data invariances, incorporate their own prior knowledge in an efficient and natural way, and choose the best inference method tailored to their computational resources. While many research challenges will have to be overcome to reach this ambitious goal, recent advances in BDL research, including some of my own, put me in the ideal position now to tackle these questions. Throughout this process, the research will stay grounded in real-world scientific requirements via close collaboration with domain experts in healthcare, materials science, and astrophysics. A successful completion of this project will democratize access to BDL solutions by cutting out the machine learning middlemen, thus unlocking small-data AI applications across scientific domains.

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.

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Parole chiave

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.

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.

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.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2026-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

TECHNISCHE UNIVERSITAT NURNBERG
Contributo netto dell'UE

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.

€ 1 499 115,00
Indirizzo
Dr.-Luise-Herzberg-Straße 4
90461 NUREMBERG
Germania

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Regione
Bayern Mittelfranken Nürnberg, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

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.

€ 1 499 115,00

Beneficiari (1)