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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Safe data-driven control for human-centric systems

Description du projet

Rendre l’expérience numérique plus humaine

Il est primordial que les progrès technologiques soutiennent les activités et les interactions humaines dans les domaines des soins de santé, de la mobilité et des systèmes d’infrastructures. Par exemple, la mise en place de soins de santé plus humains exige la création d’interfaces numériques qui permettent des interactions plus humaines avec le système. C’est précisément l’objectif des systèmes anthropocentriques, dans lesquels l’homme est à la fois un élément du système de contrôle et un critère de conception. Le projet CO-MAN, financé par l’UE, va mettre au point un cadre pour un contrôle orienté données et adapté à l’utilisateur qui prévoit des garanties de performance. Le plus grand défi consistera à fusionner les techniques de modélisation probabiliste non paramétrique héritées de la théorie de l’apprentissage statistique avec des méthodes innovantes de contrôle sensibles au risque tout en incluant la modélisation active de l’utilisateur. L’aspect révolutionnaire tient aux efforts déployés pour obtenir un apprentissage mécanique fiable qui offre des résultats inédits en ce qui concerne les limites théoriques du comportement d’apprentissage.

Objectif

Many control systems of the future involve a tight interaction or even symbiosis with the human user. High-impact application domains of human-centric systems include healthcare, mobility, and infrastructure systems. In human-centric systems the human is both, an element of the control system, and a design criterion with individual requirements that need to be satisfied. Safety - despite the high uncertainty of human behavior - and maximization of individual user experience are the primary objectives for control design in human-centric systems. The visionary goal of CO-MAN is to contribute to the fundamental understanding and principled approach to the control of smart human-centric systems. We will develop a novel framework for user-adaptive data-driven control with performance guarantees in order to address the scientific challenges of high uncertainty and individual user requirements. The grand challenge is to unify the two previously separate paradigms of model-based control with its rigorous guarantees but limited modeling base and machine learning algorithms with its flexible modeling concepts but lack of guarantees. The breakthrough enabling idea is to merge probabilistic non-parametric modeling techniques from statistical learning theory with novel risk-aware control methodologies while including active user modeling. The game changer is the current push towards reliable machine learning with novel results on theoretical bounds for learning behavior. Because of favorable properties we will focus on Gaussian Processes to model user behavior and preferences and translate the naturally quantified model uncertainty into closed loop behavior guarantees through a confidence-driven human-interactive control approach. The PI is in a perfect position to achieve the envisioned goal of super-individualized data-driven control with performance guarantees given the highly visible preliminary results and leadership in the area of human-cyber-physical systems.

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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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

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.

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-COG - Consolidator Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2019-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 999 975,00
Adresse
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Allemagne

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Région
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
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.

€ 1 999 975,00

Bénéficiaires (1)

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