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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Expectational Visual Artificial Intelligence

Descripción del proyecto

Crear la próxima generación de algoritmos visuales valiosos

Se espera que la próxima generación de algoritmos visuales anticipe lo que pasará en el futuro a partir de observaciones visuales pasadas almacenadas en forma de datos. La inteligencia artificial visual también debe ser capaz de evitar los acontecimientos, en lugar de aportar explicaciones «a posteriori». El proyecto EVA, financiado con fondos europeos, tiene como objetivo diseñar algoritmos que aprendan a anticipar futuros posibles a partir de secuencias visuales. El principal desafío es disponer de algoritmos visuales que aprendan la temporalidad en secuencias visuales. EVA abordará problemas de la investigación fundamental en la interpretación automática de secuencias visuales futuras. Los resultados del proyecto servirán de base para realizar avances tecnológicos revolucionarios en aplicaciones prácticas de visión.

Objetivo

Visual artificial intelligence automatically interprets what happens in visual data like videos. Todays research strives with queries like: Is this person playing basketball?; Find the location of the brain stroke; or Track the glacier fractures in satellite footage. All these queries are about visual observations already taken place. Todays algorithms focus on explaining past visual observations. Naturally, not all queries are about the past: Will this person draw something in or out of their pocket?; Where will the tumour be in 5 seconds given breathing patterns and moving organs?; or How will the glacier fracture given the current motion and melting patterns?. For these queries and all others, the next generation of visual algorithms must expect what happens next given past visual observations. Visual artificial intelligence must also be able to prevent before the fact, rather than explain only after it. I propose an ambitious 5-year project to design algorithms that learn to expect the possible futures from visual sequences.

The main challenge for expecting possible futures is having visual algorithms that learn temporality in visual sequences. Todays algorithms cannot do this convincingly. First, they are time-deterministic and ignore uncertainty, part of any expected future. I propose time-stochastic visual algorithms. Second, todays algorithms are time-extrinsic and treat time as an external input or output variable. I propose time-intrinsic visual algorithms that integrate time within their latent representations. Third, visual algorithms must account for all innumerable spatiotemporal dynamics, despite their finite nature. I propose time-geometric visual algorithms that constrain temporal latent spaces to known geometries.

EVA addresses fundamental research issues in the automatic interpretation of future visual sequences. Its results will serve as a basis for ground-breaking technological advances in practical vision applications.

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..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

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.

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.

ERC-STG - Starting Grant

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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-2020-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
Aportación neta de la UEn

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.

€ 1 499 562,00
Coste total

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.

€ 1 499 562,00

Beneficiarios (1)

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