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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Effective Bayesian Modelling with Knowledge before Data

Obiettivo

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.

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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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.

Invito a presentare proposte

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

ERC-2013-ADG
Vedi altri progetti per questo bando

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.

ERC-AG - ERC Advanced Grant

Istituzione ospitante

QUEEN MARY UNIVERSITY OF LONDON
Contributo UE
€ 1 572 562,00
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.

Nessun dato

Beneficiari (1)

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