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Expectational Visual Artificial Intelligence

Descrizione del progetto

Dare origine alla prossima generazione di algoritmi visivi lungimiranti

La prossima generazione di algoritmi visivi dovrà prevedere il futuro sulla base di osservazioni visive passate memorizzate come dati. Inoltre, l’intelligenza artificiale visiva dovrà essere in grado di prevenire gli eventi anziché spiegarli dopo che si sono verificati. Il progetto EVA, finanziato dall’UE, ha l’obiettivo di progettare algoritmi che imparano a prevedere possibili scenari futuri dalle sequenze visive. La sfida principale consiste nell’avere algoritmi visivi che imparano la temporalità nelle sequenze visive. EVA farà i conti con problemi di ricerca fondamentali presenti nell’interpretazione automatica delle sequenze visive future. I risultati ottenuti dal progetto fungeranno da base per progressi tecnologici rivoluzionari nelle applicazioni di visione pratiche.

Obiettivo

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.

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

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
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.

€ 1 499 562,00
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.

€ 1 499 562,00

Beneficiari (1)

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