Projektbeschreibung
Maschinelles Lernen vereinfachen
Da sich künstliche Intelligenz (KI) für verschiedene Sektoren und Industrien rund um den Globus als äußerst nützlich erwiesen hat, streben viele eine weitere Forschung in diesem Bereich an. Daher konzentrieren sich viele auf maschinelles Lernen, einen Prozess, der sich aktuell sehr teuer gestaltet und anfällig für Fehler und andere Probleme ist. Darüber hinaus verringert er die Produktivität und erfordert umfangreiches menschliches Eingreifen, wodurch die Kommerzialisierung und die allgemeine Nutzung von KI-Systemen beeinträchtigt wird. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts BrainMatter soll eine neuartige, schlanke KI-Plattform entwickelt werden, die diese Probleme behebt. Dazu werden Unternehmen und Datenwissenschaftsteams komplett individualisierbare Datenverarbeitungslösungen an die Hand gegeben, mit der sich künstliche Intelligenz von Anfang bis Ende einfacher und kostengünstig erstellen lässt.
Ziel
Artificial Intelligence (AI) appears to be the next big thing that will contribute immensely to businesses’ growth and change the rules of competition, as demonstrated by the growing AI for enterprise applications, a market expected to reach €5.8 billion by 2024. Current AI and ML models are trained via supervised learning, in which manually labeled data is fed into AI models such as regression algorithms. Labeling huge datasets, however, need a lot of human interaction, attention, and effort, which slows down productivity, is prone to errors and, more importantly, very costly.
Our company, BrainCreators, is well paired to address this issue. We deliver innovative AI solutions and to date have accelerated >40 companies in their root cause analysis, language interpretation, predictive maintenance, and quality control related projects. Our innovation, BrainMatter, is a unique enterprise-grade lean AI platform that will offer businesses, and their data scientist teams, a fully customizable data processing solution, that streamlines the full AI lifecycle from the creation of high quality, large data sets to the training and deployment of AI models. It is applicable for a diverse range of data - image recognition, audio, text, video, time series, sensor data. Our innovation is customizable, self-learning, and in line with lean principles, improves accuracy with continuous model training. At the management level, BrainMatter will enable companies to save costs, speed up the labeling process, give control over the process with a customizable dashboard, and improve security through on-premise usage. At the implementation level, it will support data scientists and empower them to dedicate more time towards high-value-added tasks.
After five years of exploitation, we expect BrainMatter to boost our revenues to €17.6 million (with an ROI above 3 euro per euro invested), creating 78 direct and over 2,000 indirect jobs in the process.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen überwachtes Lernen
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenwissenschaften Big Data
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Sehen Bilderkennung
- Technik und Technologie Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik Elektrotechnik Sensoren
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenwissenschaften Datenverarbeitung
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
HAUPTPROGRAMM
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H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
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H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
SME-1 - SME instrument phase 1
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
1017 JV AMSTERDAM
Niederlande
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.