CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.
Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .
Rezultaty
This deliverable concerns a status report on the technical achievements of TRUST in the first nine months of the projects A brief description of the development of each task will be provided including documentation of procedures screenshots preliminary results and identified risks
Data management plan V2 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)Final validation of the learned explainable AI models (online retail) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
In this deliverable, a final validation of the proposed approach will be provided. The results and final conclusions of the online retail use case will be described together with lessons learned and recommendations for future developments.
Final validation of the learned explainable AI models for the energy use case (odnośnik otworzy się w nowym oknie)In this deliverable, a final validation of the proposed approach will be provided. The results and final conclusions of the energy use case will be described together with lessons learned and recommendations for future developments.
Saliency measures for identifying causally variables of explanations (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This report will present the saliency measures and code for identifying causally relevant variables of humanlike explanations The relevant variables are those to be considered during the discovery and communication of causal explanations These variables will be formalised and measurable in terms of their specificity insensitivity proximity and other characteristics known to be preferred by humans
User studies on the realization of explanations (odnośnik otworzy się w nowym oknie)The deliverable reports the result of the qualitative studies on the best way to present explanation content produced in WP3 and provides recommendations for Task 22
Communication & Dissemination report (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable will present a final status on the achievement of the project objectives in terms of communication and dissemination. The report will refer to the KPIs proposed on Deliverable D8.1.
Evaluation by human observers of different explainability formats (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable reports the results of the evaluation of explainability performed in Task2.3.
Final validation of the learned explainable AI models (healthcare) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)In this deliverable, a final validation of the proposed approach will be provided. The results and final conclusions of the healthcare use case will be described together with lessons learned and recommendations for future developments.
Data management plan V3 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)Dialog WP4-WP3 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
In this deliverable, the results of the interaction between WP4 and WP3 will be presented. The final outcome is the generation of explainable expressions by iterated dialog with the user in the proposed toy problems.
Exploitation Plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This report described the future exploration of the framework, detailed in Task 8.3.Partners will consolidate all relevant findings, identify risks and evaluate the potential applicability of TRUST components in different sectors, covering many aspects of AI.
Communication & Dissemination update (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable will present an updated status of the CDP, reporting the achievements obtained for each KPI and possible necessary changes to the plan.
Framework requirements document (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable will describe the functional and nonfunctional requirements of the framework as well as the interactions and dependencies between the building blocks The use case needs will also be detailed and reported in this document ensuring that the framework is adequate to different problems and sectors
Communication & Dissemination plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This report will present the Communication Dissemination Plan of TRUST where the strategy to raise public awareness about the project outcomes will be detailed and scheduled In addition to academic publications and conferences the plan includes events promotion participation in working groups and online forums and educational content creation such as courseware and webinars The plan will include KPIs and their target values as well as the Partner responsible for each communicationdissemination method
Evaluation with healthcare experts of learned models (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable concerns a formal validation of the AI models developed for the first simplified version of the healthcare problem These models will be designed by NWOI and validated by medical experts from LUMC The report will present the first insights on the models results and suggestions for modifications
Initial validation of the explainable AI models from business experts (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable concerns a formal validation of the AI models developed for the first simplified version of the online retail problem These models will be designed by LTP and validated by practitioners from Sonae INESC will coordinate the development and validation process
Data management plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable presents the Data Management Plan of TRUSTAI detailing the types of data generatedcollected how it will be exploited protected and the standards to be considered
Framework validation (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable consolidates the final conclusions from the use cases and describes the primary outcomes of TRUST framework. Recommendations for future extensions will also be included.
Initial validation of the explainable AI models from energy experts (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable concerns a formal validation of the AI models developed for the first simplified version of the energy problem These models will be designed by POLIS21 and validated by practitioners from the industry
This deliverable concerns the automated image analysis learning techniques integrated with TRUST blocks.
Project website (odnośnik otworzy się w nowym oknie)This deliverable will present the specification, organization and features of TRUST-AI website. The DNS, URL to access and screenshots on each page will also be presented.
Publikacje
Autorzy:
M. Virgolin and P.A.N. Bosman
Opublikowane w:
GECCO '22: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2022, Strona(/y) 2289–2297
Wydawca:
ACM
DOI:
10.1145/3520304.3534036
Autorzy:
Miguel Lunet, Daniela Fernandes, Fábio Neves-Moreira, Pedro Amorim
Opublikowane w:
GECCO '25: Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2025
Wydawca:
Digital Library
Autorzy:
Videau, Mathurin; Ferreira Leite, Alessandro; Teytaud, Olivier; Schoenauer, Marc
Opublikowane w:
EUROGP - 25th European Conference on Genetic Programming, part of EvoStar 2022, Numer 25, 2022, Strona(/y) pp.278-293, ISBN 978-3-031-02055-1
Wydawca:
Springer Verlag
DOI:
10.1007/978-3-031-02056-8_18
Autorzy:
Eduard Barbu, Marharytha Domnich, Raul Vicente, Nikos Sakkas, André Morim
Opublikowane w:
The 2nd World Conference on eXplainable Artificial Intelligence (xAI 2024), July 17-19, 2024 - Valletta, Malta, 2024
Wydawca:
Springer
DOI:
10.48550/arxiv.2405.11958
Autorzy:
Sijben, Evi; Alderliesten, Tanja; Bosman, Peter
Opublikowane w:
GECCO '22: Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2022, ISBN 978-1-4503-9237-2
Wydawca:
Association for Computing Machinery, New York, NY, United States
DOI:
10.48550/arxiv.2203.13347
Autorzy:
Alessandro Leite and Marc Schoenauer
Opublikowane w:
26th EuroGP - Part of EvoStar 2023, Numer 26, 2023, Strona(/y) 198–212, ISBN 978-3-031-29572-0
Wydawca:
Springer Verlag LNCS-13986
DOI:
10.1007/978-3-031-29573-7_13
Autorzy:
Poinsot, Audrey; Leite, Alessandro
Opublikowane w:
Workshop on the pitfalls of limited data and computation for Trustworthy ML, ICLR 2023, 2023
Wydawca:
OpenReview
DOI:
10.48550/arxiv.2304.01237
Autorzy:
Oriol Corcoll and Raul Vicente
Opublikowane w:
Numer 26403498, 2022, ISSN 2640-3498
Wydawca:
Proceedings of Machine Learning Research
Autorzy:
Evi Sijben, Jeroen Jansen, Peter Bosman, Tanja Alderliesten
Opublikowane w:
Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2024, Strona(/y) 1354-1362
Wydawca:
ACM
DOI:
10.1145/3638529.3654145
Autorzy:
Labash, Aqeel; Fletzer, Florian; Majoral, Daniel; Vicente, Raul
Opublikowane w:
ICML'23: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning, Numer 18, 2023
Wydawca:
JMLR.org
DOI:
10.48550/arxiv.2307.12143
Autorzy:
Dmytro Shvetsov, Joonas Ariva, Marharyta Domnich, Raul Vicente, Dmytro Fishman
Opublikowane w:
The 2nd World Conference on eXplainable Artificial Intelligence (xAI 2024), July 17-19, 2024 - Valletta, Malta, 2024
Wydawca:
Springer
DOI:
10.48550/arxiv.2404.12832
Autorzy:
Fábio Neves-Moreira, Daniela Fernandes, Miguel Lunet, Pedro Amorim
Opublikowane w:
IJCAI 2024 - International Joint Conference on Artificial Intelligence, Jeju, South Korea, 2024
Wydawca:
IJCAI
Autorzy:
E.M.C. Sijben, J.C. Jansen, P.A.N. Bosman (Peter), and T. Alderliesten
Opublikowane w:
Proceedings Volume 12929, Medical Imaging 2024: Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment, 2024, Strona(/y) 1292916
Wydawca:
SPIE
DOI:
10.1117/12.3006413
Autorzy:
Marharyta Domnich, Raul Vicente
Opublikowane w:
The 2nd World Conference on eXplainable Artificial Intelligence (xAI 2024), July 17-19, 2024 - Valletta, Malta, 2024
Wydawca:
Springer
DOI:
10.48550/arxiv.2404.12810
Autorzy:
N. Sakkas, M. Papadopoulou, D. Sakkas
Opublikowane w:
WDBE 2021, 2021
Wydawca:
World of Digital Built Environment WDBE 2021
Autorzy:
Dazhuang Liu, Marco Virgolin, Tanja Alderliesten, Peter A. N. Bosman
Opublikowane w:
GECCO '22: Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2022
Wydawca:
Association for Computing Machinery, New York, NY, United States
DOI:
10.1145/3512290.3528787
Autorzy:
Mariana Casalta, Flávia Barbosa, Luciana Yamada, Lígia B. Ramos
Opublikowane w:
Utilities Policy, Numer 91, 2024, Strona(/y) 101822, ISSN 0957-1787
Wydawca:
Pergamon Press Ltd.
DOI:
10.1016/j.jup.2024.101822
Autorzy:
Aru, Jaan; Labash, Aqeel; Corcoll, Oriol; Vicente, Raul
Opublikowane w:
Artificial Ingtelligence Review, Numer 3, 2023, ISSN 0269-2821
Wydawca:
Kluwer Academic Publishers
DOI:
10.1007/s10462-023-10401-x
Autorzy:
Fábio Neves-Moreira, Pedro Amorim
Opublikowane w:
International Journal of Production Economics, 2024, ISSN 0925-5273
Wydawca:
Elsevier BV
DOI:
10.1016/j.ijpe.2023.109074
Autorzy:
Cristiane Ferreira, Gonçalo Figueira, Pedro Amorim, Alexandre Pigatti
Opublikowane w:
Computers & Operations Research, 2023, ISSN 0305-0548
Wydawca:
Pergamon Press Ltd.
DOI:
10.1016/j.cor.2023.106364
Autorzy:
Sakkas, N., Yfanti, S
Opublikowane w:
Academia Letters, 2021, ISSN 2771-9359
Wydawca:
Academia.edu
DOI:
10.20935/al3629
Autorzy:
Marharyta Domnich, Julius Välja, Rasmus Moorits Veski, Giacomo Magnifico, Kadi Tulver, Eduard Barbu, Raul Vicente
Opublikowane w:
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numer 39, 2025, Strona(/y) 16308-16316, ISSN 2374-3468
Wydawca:
Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI:
10.1609/aaai.v39i15.33791
Autorzy:
Alessandro Leite, Marc Schoenauer
Opublikowane w:
Genetic Programming and Evolvable Machines, Numer 26, 2025, ISSN 1389-2576
Wydawca:
Kluwer Academic Publishers
DOI:
10.1007/s10710-024-09506-1
Autorzy:
Nikos Sakkas, Sofia Yfanti,Pooja Shah, Nikitas Sakkas, Christina Chaniotakis, Costas Daskalakis, Eduard Barbu and Marharyta Domnich
Opublikowane w:
Energies, 2023, ISSN 1996-1073
Wydawca:
Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI:
10.3390/en16207210
Autorzy:
Stelzer, Florian; Röhm, André; Vicente, Raul; Fischer, Ingo; Yanchuk, Serhiy
Opublikowane w:
Nature Communications, Numer 20411723, 2021, ISSN 2041-1723
Wydawca:
Nature Publishing Group
DOI:
10.48550/arxiv.2011.10115
Autorzy:
Sofia Yfanti, Nikos Sakkas
Opublikowane w:
Applied System Innovation, 2024, ISSN 2571-5577
Wydawca:
MDPI
DOI:
10.3390/asi7020032
Autorzy:
Yannik Zeiträg, José Rui Figueira, Gonçalo Figueira
Opublikowane w:
International Journal of Production Research, 2024, ISSN 0925-5273
Wydawca:
Elsevier BV
DOI:
10.1080/00207543.2023.2301044
Autorzy:
Nikos Sakkas, Christina Chaniotaki and Nikitas Sakkas
Opublikowane w:
IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2023, ISSN 1757-899X
Wydawca:
IOP Science
DOI:
10.1088/1755-1315/1122/1/012066
Autorzy:
Özden Gür Ali, Pedro Amorim
Opublikowane w:
International Journal of Forecasting, 2024, Strona(/y) 706-720, ISSN 0169-2070
Wydawca:
Elsevier BV
DOI:
10.1016/j.ijforecast.2023.04.008
Autorzy:
Anti Ingel, Abdullah Makkeh, Oriol Corcoll and Raul Vicente
Opublikowane w:
Entropy, Numer 10994300, 2022, ISSN 1099-4300
Wydawca:
Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI:
10.3390/e24030401
Autorzy:
Nikos Sakkas; Sofia Yfanti; Costas Daskalakis; Eduard Barbu; Marharyta Domnich
Opublikowane w:
Energies, Numer 1, 2021, ISSN 1996-1073
Wydawca:
Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI:
10.3390/en14206568
Autorzy:
Tambet Matiisen; Aqeel Labash; Daniel Majoral; Jaan Aru; Raul Vicente
Opublikowane w:
Stats, Vol 6, Iss 1, Pp 50-66 (2022), Numer 5, 2022, ISSN 2571-905X
Wydawca:
MDPI
DOI:
10.3390/stats6010004
Autorzy:
Sakkas, N., Athanasiou, N.
Opublikowane w:
Academia Letters, Numer 27719359, 2021, ISSN 2771-9359
Wydawca:
Academia.edu
DOI:
10.20935/al3451
Autorzy:
Catarina Furtado Martins da Rocha Leite
Opublikowane w:
2022
Wydawca:
University of Porto
Autorzy:
Álvaro Manuel Festas Pereira da Silva
Opublikowane w:
2021
Wydawca:
University of Porto
Autorzy:
Luís Pedro Viana Ramos
Opublikowane w:
2022
Wydawca:
University of Porto
Autorzy:
João Rafael Gomes Varela
Opublikowane w:
2022
Wydawca:
University of Porto
Autorzy:
Johannes Koch, Tanja Alderliesten, Peter A. N. Bosman
Opublikowane w:
Lecture Notes in Computer Science, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVIII, 2024, Strona(/y) 238-255
Wydawca:
Springer Nature Switzerland
DOI:
10.1007/978-3-031-70055-2_15
Wyszukiwanie danych OpenAIRE...
Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd
Brak wyników