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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

Effective Bayesian Modelling with Knowledge before Data

Objectif

This project aims to improve evidence-based decision-making. What makes it radical is that it plans to do this in situations (common for critical risk assessment problems) where there is little or even no data, and hence where traditional statistics cannot be used. To address this problem Bayesian analysis, which enables domain experts to supplement observed data with subjective probabilities, is normally used. As real-world problems typically involve multiple uncertain variables, Bayesian analysis is extended using a technique called Bayesian networks (BNs). But, despite many great benefits, BNs have been under-exploited, especially in areas where they offer the greatest potential for improvements (law, medicine and systems engineering). This is mainly because of widespread resistance to relying on subjective knowledge. To address this problem much current research assumes sufficient data are available to make the expert’s input minimal or even redundant; with such data it may be possible to ‘learn’ the underlying BN model. But this approach offers nothing when there is limited or no data. Even when ‘big’ data are available the resulting models may be superficially objective but fundamentally flawed as they fail to capture the underlying causal structure that only expert knowledge can provide.

Our solution is to develop a method to systemize the way expert driven causal BN models can be built and used effectively either in the absence of data or as a means of determining what future data is really required. The method involves a new way of framing problems and extensions to BN theory, notation and tools. Working with relevant domain experts, along with cognitive psychologists, our methods will be developed and tested experimentally on real-world critical decision-problems in medicine, law, forensics, and transport. As the work complements current data-driven approaches, it will lead to improved BN modelling both when there is extensive data as well as none.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

ERC-2013-ADG
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-AG - ERC Advanced Grant

Institution d’accueil

QUEEN MARY UNIVERSITY OF LONDON
Contribution de l’UE
€ 1 572 562,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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