Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Transparent, Reliable and Unbiased Smart Tool for AI

Opis projektu

Tworzenie rozwiązań przy współpracy ze sztuczną inteligencją

Istniejące modele sztucznej inteligencji (SI) działają na zasadzie czarnej skrzynki i dlatego nie chcą łatwo poddawać się interpretacji. To sprawia, że nie mamy do nich zaufania. Praktyczne, rzeczywiste rozwiązania tego problemu muszą pochodzić również spoza świata informatyki. Finansowany przez UE projekt TRUST-AI angażuje ludzką inteligencję w proces odkrywania. Będzie wykorzystywać modele symboliczne i algorytmy uczenia się, które można wytłumaczyć na podstawie projektu, oraz przyjmie empiryczny, integrujący poznanie proces uczenia się ukierunkowany na człowieka. W ramach projektu powstanie godna zaufania platforma SI o nazwie TRUST, której zadaniem będzie zapewnienie środowiska współpracy., Będzie ona spełniać wymogi rozwiązywania problemów predykcyjnych i nakazowych oraz stworzy ekosystem innowacji, który zapewni możliwość współpracy naukowcom i firmom, ale też da im szansę pracy indywidualnej.

Cel

Artificial intelligence is single-handedly changing decision-making at different levels and sectors in often unpredictable and uncontrolled ways. Due to their black-box nature, existing models are difficult to interpret, and hence trust. Explainable AI is an emergent field, but, to ensure no loss of predictive power, many of the proposed approaches just build local explanators on top of powerful black-box models. To change this paradigm and create an equally powerful, yet fully explainable model, we need to be able to learn its structure. However, searching for both structure and parameters is extremely challenging. Moreover, there is the risk that the necessary variables and operators are not provided to the algorithm, which leads to more complex and less general models.
It is clear that state-of-the-art, yet practical, real-world solutions cannot come only from the computer science world. Our approach therefore consists in involving human intelligence in the discovery process, resulting in AI and humans working in concert to find better solutions (i.e. models that are effective, comprehensible and generalisable). This is made possible by employing explainable-by-design symbolic models and learning algorithms, and by adopting a human-centric, guided empirical learning process that integrates cognition, machine learning and human-machine interaction, ultimately resulting in a Transparent, Reliable and Unbiased Smart Tool.
This proposal aims to design TRUST, ensure its adequacy to tackle predictive and prescriptive problems, and create an innovation ecosystem around it, whereby academia and companies can further exploit it, independently or in collaboration. The proposed human-guided symbolic learning should be the next go-to paradigm for a wide range of sectors, where human agency / accountability is essential. These include healthcare, retail, energy, banking, insurance and public administration (of which the first three are explored in this project).

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

RIA - Research and Innovation action

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-FETPROACT-2019-2020

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

INESC TEC - INSTITUTO DE ENGENHARIADE SISTEMAS E COMPUTADORES, TECNOLOGIA E CIENCIA
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 898 750,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 898 750,00

Uczestnicy (6)

Moja broszura 0 0