Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Reliable AI and Data Optimisation

Opis projektu

Rozwój godnych zaufania i ekologicznych rozwiązań sztucznej inteligencji

Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu RAIDO stawia sobie za cel opracowanie ujednoliconej platformy do rozwoju niezawodnej, etycznej i energooszczędnej sztucznej inteligencji. Korzystając z narzędzi takich jak cyfrowe bliźniaki i modele dyfuzyjne, badacze zautomatyzują przetwarzanie danych w celu tworzenia wysokiej jakości danych szkoleniowych nieobciążonych tendencyjnością oraz wprowadzą zabezpieczenia etyczne, aby zapewnić, że systemy sztucznej inteligencji będą bezpieczne i bezstronne, zwłaszcza w krytycznych zastosowaniach. Zespół połączy również wyjaśnialną sztuczną inteligencję i techniki wykorzystujące technologię blockchain, aby zapewnić przejrzystość i niezawodność modeli sztucznej inteligencji. Ponadto badacze opracują modele wymagające mniejszej ilości danych oraz mocy obliczeniowej, a także orkiestrator sztucznej inteligencji w celu zmniejszenia zużycia energii. Rozwiązania zostaną przetestowane za pomocą czterech rzeczywistych demonstratorów w obszarach takich jak inteligentne sieci, rozpoznawanie obrazów na potrzeby rolnictwa, opieka zdrowotna i robotyka.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-CL4-2023-HUMAN-01-CNECT

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

INSTITUT JOZEF STEFAN
Wkład UE netto
€ 561 187,50
Koszt całkowity
€ 561 187,50

Uczestnicy (24)

Partnerzy (6)