Descripción del proyecto
Acceso fácil y asequible a los métodos de aprendizaje automático más avanzados
Los directivos actuales de las empresas basan sus decisiones en una cantidad inmensa de datos fiables integrados en los procesos de negocio y en las exigencias de los clientes. El aprendizaje automático (AA) se ha convertido en la tecnología más útil, especialmente en los sectores inteligentes, basados en datos que permiten automatizar muchos de estos procesos. Sin embargo, las pymes carecen de los conocimientos necesarios para personalizar los métodos del AA. Por este motivo, el proyecto AutoML, financiado con fondos europeos, demostrará un método de aprendizaje automático para máquinas (AutoML) asequible y automatizado para permitir la implementación eficiente de las aplicaciones más avanzadas del AA. El objetivo será elaborar y usar automáticamente los datos de los usuarios, para lo cual AutoML utilizará un prototipo desarrollado por el proyecto BeyondBlackbox, financiado con fondos del CEI. Este prototipo se adaptará a un prototipo profesional para implementarlo en un entorno industrial.
Objetivo
Machine learning has become a key technology for modern data-driven industrial applications. This success is built on recent research advances in the field of artificial intelligence and more specifically was enabled by key advances in machine learning. Unfortunately, the performance of many machine learning methods is very sensitive to a myriad of design decisions and thus requires a significant amount of machine learning expertise which is often rare and makes this technology inaccessible for small and medium-sized companies that cannot afford their own team of machine learning experts. My ERC grant BeyondBlackbox on automated machine learning (AutoML) addresses this problem from a research perspective. In it, my team and I developed methods which systematically and efficiently adapt and tune machine learning pipelines and implemented them into a research prototype. This resulting research prototype, in principle, allows ML novices easy and affordable access to the most advanced ML methods, automatically customized for the user's own data, and with this research prototype, my team and I have won several competitions, including competitions against up to 130 teams of human ML experts. The potential economic impact is substantial since AutoML technology saves computational resources and human time and therefore reduces the cost of creating value from ML. In this POC project, I and my team will transform our existing research prototype to a professional prototype, perform a technical validation, perform market research and build up business contacts to evaluate this prototype in an industrial setting. Furthermore, we will develop a sustainable business model and assess ways of commercializing the advances made in my ERC grant in order to bring them to market.
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 sociales economía y empresa gestión y empresas modelo de negocio
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- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático
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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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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - 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.
ERC-POC-LS - ERC Proof of Concept Lump Sum Pilot
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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-2019-PoC
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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.
79098 Freiburg
Alemania
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.