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Reliable AI and Data Optimisation

Descrizione del progetto

Sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale affidabili ed ecologiche

Il progetto RAIDO, finanziato dall’UE, mira a creare una piattaforma unificata per lo sviluppo di un’intelligenza artificiale affidabile, etica ed efficiente dal punto di vista energetico. Utilizzando strumenti quali i gemelli digitali e i modelli di diffusione, automatizzerà la curatela dei dati per creare dati di addestramento di alta qualità e imparziali e incorporerà garanzie etiche per assicurare che i sistemi di IA siano sicuri ed equi, in particolare nelle applicazioni critiche. Il progetto integrerà anche tecniche di intelligenza artificiale spiegabile e blockchain per garantire la trasparenza e l’affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale. Infine, svilupperà modelli efficienti in termini di dati/calcolo e un orchestratore di IA per ridurre il consumo energetico. Il quadro sarà testato attraverso quattro dimostratori reali in applicazioni quali reti intelligenti, agricoltura basata sulla visione artificiale, assistenza sanitaria e robotica.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2023-HUMAN-01-CNECT

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

INSTITUT JOZEF STEFAN
Contributo netto dell'UE
€ 561 187,50
Indirizzo
Jamova 39
1000 Ljubljana
Slovenia
Regione
Slovenija Zahodna Slovenija Osrednjeslovenska
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 561 187,50

Partecipanti (24)

Partner (6)