Opis projektu
Wspomagane przez sztuczną inteligencję strategie zwiększenia innowacyjności MŚP w dziedzinie robotyki
Roboty funkcjonują w prawdziwym świecie. W przypadku wdrażania metod sztucznej inteligencji (SI) w robotach, ciągły i dynamiczny charakter świata fizycznego rodzi wiele wyzwań, które nie występują w domenach czysto cyfrowych, takich jak wyszukiwanie w internecie i sieci społecznościowe. Aby umożliwić uporanie się z tymi wyzwaniami, finansowany przez UE projekt VeriDream wykorzystuje zdobycze inicjatyw badawczych DREAM oraz RobDream i ma na celu realizację dwuelementowej strategii innowacyjnej na rzecz SI w dziedzinie robotyki. Strategia głębokiej innowacyjności zakłada osiągnięcie wysokiego stopnia gotowości technologicznej w szeregu przypadków użycia w start-upie zajmującym się logistyką magazynową. Z kolei strategia szerokiej innowacyjności będzie wspierać szersze zastosowanie skutecznych metod innowacyjnych w MŚP, zwiększając w ten sposób ich potencjał innowacyjny w dziedzinie SI.
Cel
"Advances in artificial intelligence (AI) are changing the business models of many companies, and creating entirely new ones. But whereas the general public associates AI predominantly with autonomous and humanoid robots, the economic impact of AI on robotics has been very limited in comparison to domains which were digitised from the start, such as Internet search and social networks. This is because acting in the physical world raises many challenges related to the variability of the real world, its continuous and dynamic nature, as well as the consequences of suboptimal or erroneous behaviour.
To address these challenges, VeriDream proposes a two-fold research and innovation strategy for AI in robotics, based on the generalisation and robustification of AI methods developed by the three research partners in two previous H2020 projects, DREAM and RobDREAM. The deep innovation strategy aims at high TRL on a set of use cases from the specific domain of warehouse logistics at the start-up Magazino. The broad innovation strategy, pursued by Synesis and GoodAI, aims at fostering a broader uptake of DREAM methods in SMEs, also beyond the project, and even beyond robotics. VeriDream thus aim at both concrete high-TRL innovation success stories, as well as providing experience and templates for innovation from which other European SMEs may profit.
In both strategies, our methodology is based on ""closing the innovation loop"". This means that research on AI methods is driven less by performance on static benchmarks, but rather by general methodological requirements derived from the performance on multiple industrial use cases. This will require scientific advances in state representation learning, failure discovery and resolution, and continual learning. The generalisation and robustification of DREAM methods that results from this research will have a substantial impact on the innovation potential of these methods. Demonstrating this is VeriDream's mission."
Dziedzina nauki
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencesinternet
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringroboticsautonomous robots
- social scienceseconomics and businessbusiness and managementbusiness models
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-EIC-FETPROACT-2019
System finansowania
RIA - Research and Innovation actionKoordynator
51147 Koln
Niemcy