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Foundations of Trustworthy AI - Integrating Reasoning, Learning and Optimization

Projektbeschreibung

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Systeme mit künstlicher Intelligenz: sicher, transparent und zuverlässig

Um die im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) vorhandenen Chancen zu maximieren und die möglichen Risiken zu minimieren, muss eine auf den Menschen ausgerichtete, vertrauenswürdige künstliche Intelligenz im Mittelpunkt stehen. Dies kann durch eine Zusammenarbeit zwischen Spitzenforschungszentren erreicht werden, deren technischer Schwerpunkt auf der Zusammenführung von Fachwissen aus den Bereichen Lernen, Optimierung und logischem Denken liegt. Gegenwärtig wird diese Arbeit von einer isolierten wissenschaftlichen Gemeinschaft durchgeführt, in der die Forschungsgruppen eher einzeln oder in kleineren Netzwerken arbeiten. Das EU-finanzierte Projekt TAILOR (Foundations of Trustworthy AI - Integrating Reasoning, Learning and Optimization) will nun diese Gruppen zu einem einzigen wissenschaftlichen Netzwerk zusammenzuführen, um die Grundlagen einer vertrauenswürdigen künstlichen Intelligenz zu legen. Es sollen die Fragmentierung reduziert und die gemeinsamen europäischen KI-Forschungskapazitäten verstärkt werden, damit Europa die Führung übernehmen und den Stand der Technik im Bereich der vertrauenswürdigen KI voranbringen kann. Die vier Hauptinstrumente sind ein strategischer Fahrplan, ein Programm für Grundlagenforschung zur Bewältigung großer Herausforderungen, ein Konnektivitätsfonds für aktive Verbreitung und aktive Netzwerkzusammenarbeit.

Ziel

Artificial Intelligence (AI) and all the key digital technologies that are subsumed by the term AI today are an essential part of the answers to many of the daunting challenges that we are facing. AI will impact the everyday lives of citizens as well as all business sectors. To maximize the opportunities and minimize the risks, Europe focuses on human-centered Trustworthy AI, and is taking important steps towards becoming the worldwide centre for Trustworthy AI. Trustworthiness however still requires significant basic research, and it is clear that the only way to achieve this is through the integration of learning, optimisation and reasoning, as neither approach will be sufficient on its own.
The purpose of TAILOR is to build a strong academic-public-industrial research network with the capacity of providing the scientific basis for Trustworthy AI leveraging and combining learning, optimization and reasoning for realizing AI systems that incorporate the safeguards that make them in the reliable, safe, transparent and respectful of human agency and expectations. Not only the mechanisms to maximize benefits, but also those for minimizing harm. The network will be based on a number of innovative state-of-the-art mechanisms. A multi-stakeholder strategic research and innovation research roadmap coordinates and guides the research in the five basic research programs. Each program forming virtual research environments with many of the best AI researchers in Europe addressing the major scientific challenges identified in the roadmap. A collection of mechanisms supporting innovation, commercialization and knowledge transfer to industry. To support network collaboration TAILOR provides mechanisms such as AI-Powered Collaboration Tools, a PhD program, and training programs. A connectivity fund to support active dissemination across Europe through for example allowing the network to grow and to support the scientific stepping up of more research groups.

Wissenschaftliches Gebiet

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-ICT-2018-20

Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Unterauftrag

H2020-ICT-2019-3

Finanzierungsplan

RIA - Research and Innovation action

Koordinator

LINKOPINGS UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag
€ 1 499 840,00
Adresse
CAMPUS VALLA
581 83 Linkoping
Schweden

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Region
Östra Sverige Östra Mellansverige Östergötlands län
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
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Gesamtkosten
€ 1 499 840,00

Beteiligte (58)

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Letzte Aktualisierung: 23 Juli 2024

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Permalink: https://cordis.europa.eu/project/id/952215/de

European Union, 2024