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Reliable AI and Data Optimisation

Projektbeschreibung

Vertrauenswürdige und umweltfreundliche KI-Lösungen entwickeln

Das EU-finanzierte Projekt RAIDO zielt darauf ab, eine einheitliche Plattform für die Entwicklung zuverlässiger, ethisch vertretbarer und energieeffizienter KI zu schaffen. Mithilfe von Werkzeugen wie digitalen Zwillingen und Verbreitungsmodellen wird die Datenkuratierung automatisiert, um hochwertige und verzerrungsfreie Trainingsdaten zu erstellen, und es werden ethische Schutzmaßnahmen eingeführt, um insbesondere bei kritischen Anwendungen die Sicherheit und Fairness von KI-Systemen sicherzustellen. Das Projekt wird zudem erklärbare KI und Blockchain-Techniken integrieren, um die Transparenz und Zuverlässigkeit von KI-Modellen zu gewährleisten. Letztlich werden dann daten- und recheneffiziente Modelle und ein KI-Orchestrator zur Senkung des Energieverbrauchs entwickelt. Der Rahmen wird anhand von vier realen Demonstrationssystemen erprobt, zu den Anwendungsfällen zählen etwa intelligente Stromnetze, die Landbewirtschaftung auf Basis von maschinellem Sehen, das Gesundheitswesen und die Robotertechnik.

Ziel

RAIDO is a powerful framework solution designed to develop trustworthy and green artificial intelligence (AI). Trustworthy AI focuses on ensuring the reliability, safety, and unbiased optimization and deployment of AI systems, particularly in critical applications such as healthcare, farming, energy, and robotics. On the other hand, Green AI involves the development and deployment of energy-efficient and environmentally sustainable AI technologies, leading to reduced environmental impact and improved resource management.

RAIDO provides an array of automated data curation and enrichment methods, including digital twins and diffusion models, to create high-quality, representative, unbiased, and compliant training data. It also offers various data- and compute-efficient models and tools to create energy-efficient Green AI, such as few- and zero-shot learning, dataset and model search, data and model distillation, and continual learning.

To ensure the transparency, explainability, and reliability of the optimized AI models and data handling processes, RAIDO uses various XAI methods, decentralized blockchain, feedback-based reinforcement learning, novel KPIs, and visualization techniques. Additionally, the innovative AI orchestrator optimizes related tasks and processes, reducing the overall energy consumption and environmental footprint of the models during both development and deployment.

RAIDO emphasizes the development of dynamic interfaces that support the appropriate AI paradigms (central, distributed, dynamic, hybrid) and enable seamless adaptation to the needs of the use situation. Furthermore, RAIDO will be evaluated through four real-life demonstrators in key application domains, such as smart grids, computer vision-based smart farming, healthcare, and robotics, showcasing notable societal and market impact.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Dieses Projekt wurde noch nicht bei EuroSciVoc klassifiziert.
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Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-CL4-2023-HUMAN-01-CNECT

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

INSTITUT JOZEF STEFAN
Netto-EU-Beitrag
€ 561 187,50
Adresse
Jamova 39
1000 Ljubljana
Slowenien
Region
Slovenija Zahodna Slovenija Osrednjeslovenska
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
€ 561 187,50

Beteiligte (24)

Partner (6)