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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Human-Centric Machine Learning

Descrizione del progetto

Un approccio più umano all’apprendimento automatico

La vita moderna è caratterizzata dalla digitalizzazione di massa e da una potenza di calcolo quasi illimitata. Di conseguenza, la tecnologia ora ha la capacità di valutare, supportare o addirittura sostituire completamente il processo decisionale umano attraverso l’apprendimento automatico. Nei modelli e negli algoritmi di apprendimento automatico, le decisioni vengono solitamente prese in modo autonomo senza intervento. Tuttavia, poiché l’apprendimento automatico diventa parte della vita quotidiana, ciò può causare problemi che vanno dalla discriminazione sociale agli incidenti automobilistici. Il progetto HumanML, finanziato dall’Unione europea, svilupperà un approccio all’apprendimento automatico più incentrato sull’uomo, consentendo al processo decisionale umano di integrare i modelli di apprendimento automatico e fornendo così un modo per estendere l’automazione. L’obiettivo è combattere i problemi inerenti all’apprendimento automatico aumentandone l’efficacia in vari campi.

Obiettivo

With the advent of mass-scale digitization of information and virtually limitless computational power, an increasing number of social, information and cyber-physical systems evaluate, support or even replace human decisions using machine learning models and algorithms. Machine learning models and algorithms have been traditionally designed to take decisions autonomously, without human intervention, on the basis of passively collected data. However, in most social, information and cyber-physical systems, algorithmic and human decisions feed on and influence each other. As these decisions become more consequential to individuals and society, machine learning models and algorithms have been blamed to play a major role in an increasing number of missteps, from discriminating minorities, causing car accidents and increasing polarization to misleading people in social media. In this project, we will develop human-centric machine learning models and algorithms for evaluating, supporting and enhancing decision making processes where algorithmic and human decisions feed on and influence each other. These models and algorithms will account for the feedback loop between algorithmic and human decisions, which currently perpetuates or even amplifies biases and inequalities, and they will learn to operate under different automation levels. Moreover, they will anticipate how individuals will react to their algorithmic decisions, often strategically, to receive beneficial decisions and they will provide actionable insights about their algorithmic decisions. Finally, we will perform observational and interventional experiments as well as realistic simulations to evaluate their effectiveness in a wide range of applications, from content moderation, recidivism prediction, and credit scoring to medical diagnosis and autonomous driving.

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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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

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.

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-STG - Starting Grant

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

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

(si apre in una nuova finestra) ERC-2020-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 495 000,00
Indirizzo
HOFGARTENSTRASSE 8
80539 MUNCHEN
Germania

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Regione
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
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.

€ 1 495 000,00

Beneficiari (1)

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