Descripción del proyecto
Emplear el álgebra abstracta para lograr una inteligencia artificial más transparente
El aprendizaje automático algebraico es una técnica de aprendizaje automático relativamente nueva basada en representaciones algebraicas de datos. A diferencia del aprendizaje estadístico, los algoritmos de aprendizaje automático algebraico son robustos con respecto a las propiedades estadísticas de los datos y carecen de parámetros. El objetivo del proyecto financiado con fondos europeos ALMA es capitalizar las propiedades del aprendizaje automático algebraico para desarrollar una nueva generación de sistemas interactivos de aprendizaje automático centrado en el ser humano. Se espera que estos sistemas reduzcan los sesgos y eviten la discriminación, recuerden lo que saben cuando se les enseñe algo nuevo, favorezcan la confianza y la fiabilidad e integren restricciones éticas complejas en los sistemas de inteligencia artificial centrada en el ser humano. Además, podrían promover el aprendizaje distribuido y colaborativo.
Objetivo
Algebraic Machine Learning (AML) has recently been proposed as new learning paradigm that builds upon Abstract Algebra, Model Theory. Unlike other popular learning algorithms, AML is not a statistical method, but it produces generalizing models from semantic embeddings of data into discrete algebraic structures, with the following properties:
P1: Is far less sensitive to the statistical characteristics of the training data and does not fit (or even use) parameters
P2: Has the potential to seamlessly integrate unstructured and complex information contained in training data, with a formal representation of human knowledge and requirements;
P3. Uses internal representations based on discrete sets and graphs, offering a good starting point for generating human understandable, descriptions of what, why and how has been learned
P4. Can be implemented in a distributed way that avoids centralized, privacy-invasive collections of large data sets in favor of a collaboration of many local learners at the level of learned partial representations.
The aim of the project is to leverage the above properties of AML for a new generation of Interactive, Human-Centric Machine Learning systems., that will:
- Reduce bias and prevent discrimination by reducing dependence on statistical properties of training data (P1), integrating human knowledge with constraints (P2), and exploring the how and why of the learning process (P3)
- Facilitate trust and reliability by respecting hard human-defined constraints in the learning process (P2) and enhancing explainability of the learning process (P3)
- Integrate complex ethical constraints into Human-AI systems by going beyond basic bias and discrimination prevention (P2) to interactively shaping the ethics related to the learning process between humans and the AI system (P3)
- Facilitate a new distributed, incremental collaborative learning method by going beyond the dominant off-line and centralized data processing approach (P4)
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..
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..
- ciencias sociales sociología cuestiones sociales desigualdad social
- ciencias naturales matemáticas matemáticas puras álgebra
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
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.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.2. - EXCELLENT SCIENCE - Future and Emerging Technologies (FET)
PROGRAMA PRINCIPAL
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H2020-EU.1.2.2. - FET Proactive
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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.
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.
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.
RIA - Research and Innovation action
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
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) H2020-FETPROACT-2019-2020
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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.
28760 TRES CANTOS MADRID
España
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
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.