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

Unlocking Reliable Small-data AI through Bayesian Deep Learning

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2026-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

TECHNISCHE UNIVERSITAT NURNBERG
Wkład UE netto
€ 1 499 115,00
Adres
Dr.-Luise-Herzberg-Straße 4
90461 NUREMBERG
Niemcy
Region
Bayern Mittelfranken Nürnberg, Kreisfreie Stadt
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
€ 1 499 115,00

Beneficjenci (1)