Objetivo
The number of storks and newborn babies in a country are correlated, but neither causes the other. Uncovering which correlations signal an underlying causal relationship is a fundamental step in science, requiring the analysis of ever increasing amounts of raw, high-dimensional, temporal data. This creates an urgent need for computational aids by machine learning systems. Unfortunately, off-the-shelf models fail to draw causal conclusions, as they make predictions only using correlations. Even in well-designed experiments, the correlations they detect can be spurious, leading to mistakes and hallucinations that systematically affect conclusions when fed into causal reasoning pipelines.
My research project, Causal-AIM, tackles the challenge of turning pre-trained foundation models into scalable data-driven measurement devices for scientific experiments. My core hypothesis is that foundation models can be post-trained with suitable causal principles to become causally valid by design: capitalizing on the thriving ecosystem of open-source models, we build AI systems that yield causal rather than merely correlational interpretations.
To detect and quantify causality, thereby supporting scientists in their analysis workflow of experimental data, I propose methodologies for: (1) static, high-dimensional, raw data; (2) structured temporal data; and (3) generalization to new experiments without further training. These capabilities are integrated to support correct causal inference on temporal, multi-modal datasets arising from new scientific experiments. Alongside, I will release the first real-world benchmark for causal inference from high-dimensional data across scientific disciplines. Overall, Causal-AIM addresses key challenges in using AI models to support causal inferences, and its results will serve as a basis for groundbreaking interdisciplinary applications, including research on neurodevelopmental diseases, ecology, virtual cells, and extreme climate events.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias médicas y de la salud ciencias de la salud enfermedad infecciosa virus de ARN VIH
- ciencias naturales ciencias biológicas ecología ecosistemas
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2026-STG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
3400 Klosterneuburg
Austria
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.