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Call-Eckdaten
Erklärbare und robuste KI (KI-Daten- und Robotik-Partnerschaft)
Call Nummer
HORIZON-CL4-2024-HUMAN-03-02
Termine
Öffnung
23.04.2024
Deadline
18.09.2024 17:00
Förderquote
100%
Budget des Calls
€ 15.000.000,00
Geschätzter Beitrag der EU pro Projekt
€ 7.500.000,00
Link zum Call
Link zur Einreichung
Call-Inhalte
Kurzbeschreibung
Die Vorschläge sollten KI-Algorithmen und darauf basierende Innovationen vorantreiben, die unter einer Vielzahl von Umständen sicher und zuverlässig unter realen Bedingungen arbeiten und vorhersagen können, wann diese Umstände nicht mehr gültig sind. Die Forschung sollte darauf abzielen, die Robustheit und Erklärbarkeit für eine Vielzahl von Lösungen zu verbessern, während sie gleichzeitig zu einem akzeptablen Verlust an Genauigkeit und Effizienz führen, und das bei bekannter Überprüfbarkeit und Reproduzierbarkeit. Der Schwerpunkt liegt auf der Erweiterung der allgemeinen Anwendbarkeit von Erklärbarkeit und Robustheit von KI-Systemen durch grundlegende KI- und Maschinenlernforschung.
Call-Ziele
Vertrauenswürdige KI-Lösungen müssen robust, sicher und zuverlässig sein, wenn sie unter realen Bedingungen eingesetzt werden, und sie müssen in der Lage sein, angemessene, aussagekräftige und vollständige Erklärungen zu liefern, wenn dies relevant ist, oder Einblicke in die Kausalität zu gewähren, Bedenken hinsichtlich der Fairness zu berücksichtigen, robust zu sein, wenn es um solche Fragen unter realen Bedingungen geht, und gleichzeitig mit den Rechten und Pflichten im Zusammenhang mit der Nutzung von KI-Systemen in Europa in Einklang stehen. Fortschritte in diesen Bereichen können dazu beitragen, eine auf den Menschen ausgerichtete KI zu schaffen, die die Bedürfnisse und Werte der europäischen Bürger*innen widerspiegelt und zu einer wirksamen Steuerung von KI-Technologien beiträgt.
Der Bedarf an transparenten und robusten KI-Systemen ist mit dem raschen Wachstum und der Kommerzialisierung von generativen KI-Systemen auf der Grundlage von Basismodellen noch dringender geworden. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten bleibt die Vertrauenswürdigkeit eine ungelöste, grundlegende wissenschaftliche Herausforderung. Aufgrund der komplexen Natur generativer KI-Systeme ist es mit den derzeitigen erklärbaren KI-Methoden in der Regel nicht möglich, die Logik hinter ihren Ergebnissen zu verstehen oder zu erklären. Darüber hinaus neigen diese Modelle gelegentlich zu "Halluzinationen", indem sie nicht-faktische oder ungenaue Informationen erzeugen, was ihre Zuverlässigkeit weiter beeinträchtigt.
Um eine robuste und zuverlässige KI zu erreichen, sind neuartige Ansätze erforderlich, um Methoden und Lösungen zu entwickeln, die auch unter anderen als den idealen Bedingungen funktionieren, und gleichzeitig ein Bewusstsein dafür zu haben, wann diese Bedingungen nicht mehr gegeben sind. Um Vertrauenswürdigkeit zu erreichen, sollten KI-Systeme ausreichend transparent sein und in der Lage sein, zu erklären, wie das System zu einer Schlussfolgerung gelangt ist, und zwar so, dass es für den Benutzer sinnvoll ist, um eine sichere Mensch-Maschine-Interaktion zu ermöglichen, und gleichzeitig anzuzeigen, wann die Grenzen des Betriebs erreicht sind.
Ziel ist es, KI-Algorithmen und darauf basierende Innovationen voranzutreiben, die unter einer Vielzahl von Umständen sicher und zuverlässig unter realen Bedingungen arbeiten und vorhersagen können, wann diese Betriebsbedingungen nicht mehr gegeben sind. Die Forschung sollte darauf abzielen, die Robustheit und Erklärbarkeit für eine Vielzahl von Lösungen zu verbessern, während sie gleichzeitig zu einem akzeptablen Verlust an Genauigkeit und Effizienz führen, und das bei bekannter Überprüfbarkeit und Reproduzierbarkeit. Der Schwerpunkt liegt auf der Erweiterung der allgemeinen Anwendbarkeit von Erklärbarkeit und Robustheit von KI-Systemen durch grundlegende KI- und Maschinenlernforschung. Zu diesem Zweck können die folgenden Methoden in Betracht gezogen werden, sind aber nicht notwendigerweise darauf beschränkt:
- dateneffizientes Lernen, Transformatoren und alternative Architekturen, selbstüberwachtes Lernen, Feinabstimmung von Basismodellen, Verstärkungslernen, föderiertes und Edge-Lernen, automatisiertes maschinelles Lernen oder eine beliebige Kombination davon zur Verbesserung der Robustheit und Erklärbarkeit.
- hybride Ansätze, die Lernen, Wissen und logisches Denken, neurosymbolische Methoden, modellbasierte Ansätze, neuromorphes Rechnen oder andere von der Natur inspirierte Ansätze und andere Formen hybrider Kombinationen integrieren, die allgemein auf Robustheit und Erklärbarkeit anwendbar sind.
- Kontinuierliches Lernen, aktives Lernen, langfristiges Lernen und wie sie zur Verbesserung der Robustheit und Erklärbarkeit beitragen können.
- multimodales Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und Textverständnis unter Berücksichtigung multikultureller Aspekte, um die operative Robustheit und die Fähigkeit zur Erklärung alternativer Formulierungen zu verbessern.
Multidisziplinäre Forschungstätigkeiten sollten sich mit allen folgenden Aspekten befassen:
- Die Vorschläge sollten angemessenes Fachwissen in allen relevanten sektorspezifischen Anwendungsfällen und Disziplinen sowie gegebenenfalls in den Sozial- und Geisteswissenschaften (SSH) einbeziehen, einschließlich geschlechtsspezifischer und interdisziplinärer Kenntnisse, um Bedenken hinsichtlich geschlechtsspezifischer, rassistischer oder anderer Vorurteile usw. auszuräumen.
- Von den Vorschlägen wird erwartet, dass sie Aufgaben und Ressourcen für die Zusammenarbeit mit der offenen Innovationsherausforderung unter HORIZON-CL4-2023-HUMAN-01-04 vorsehen, die sich mit Erklärbarkeit und Robustheit befasst, und einen Beitrag dazu leisten. Von den Forschungsteams, die an den Vorschlägen beteiligt sind, wird erwartet, dass sie an den jeweiligen Innovationswettbewerben teilnehmen.
- Beitrag dazu, dass KI- und Robotiklösungen die Anforderungen an eine vertrauenswürdige KI erfüllen, die auf der Einhaltung der ethischen Grundsätze und der Grundrechte beruht und auch kritische Aspekte wie Robustheit, Sicherheit und Zuverlässigkeit berücksichtigt, im Einklang mit dem europäischen Konzept für KI. Die ethischen Grundsätze müssen bereits in den frühen Phasen der Entwicklung und des Designs berücksichtigt werden.
Von allen Vorschlägen wird erwartet, dass sie Mechanismen zur Bewertung und zum Nachweis von Fortschritten (mit qualitativen und quantitativen Leistungsindikatoren, Benchmarking und Fortschrittsüberwachung) enthalten und dass sie über die KI-on-Demand-Plattform oder die digitale Industrieplattform für Robotik sowie über öffentliche Gemeinschaftsressourcen mit der europäischen FuE-Gemeinschaft kommunizierbare Ergebnisse austauschen, um die Wiederverwendung von Ergebnissen entweder durch Entwickler oder für die Übernahme zu maximieren und die Effizienz der Finanzierung zu optimieren; das europäische Ökosystem für KI, Daten und Robotik und mögliche sektorspezifische Foren werden durch den Austausch von Ergebnissen und bewährten Verfahren verbessert.
Um die erwarteten Ergebnisse zu erzielen, wird die internationale Zusammenarbeit, insbesondere mit Kanada und Indien, gefördert.
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Erwartete Ergebnisse
Von den Projekten wird erwartet, dass sie zu einem der folgenden Ergebnisse beitragen:
- Verbesserte Robustheit, Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen, einschließlich generativer KI-Modelle, mit einem Bewusstsein für die Grenzen der operativen Robustheit des Systems.
- Verbesserte Erklärbarkeit und Rechenschaftspflicht, Transparenz und Autonomie von KI-Systemen, einschließlich generativer KI-Modelle, bei gleichzeitiger Sensibilisierung für die Arbeitsbedingungen des Systems.
Förderfähigkeitskriterien
Förderregion/-länder
Albanien (Shqipëria), Armenien (Հայաստան), Aserbaidschan (Azərbaycan), Belarus (Беларусь), Bosnien und Herzegowina (Bosna i Hercegovina / Босна и Херцеговина), Färöer (Føroyar / Færøerne), Georgien (საქართველო), Island (Ísland), Israel (ישראל / إِسْرَائِيل), Kosovo (Kosova/Kosovë / Косово), Marokko (المغرب), Moldau (Moldova), Montenegro (Црна Гора), Neuseeland (Aotearoa), Nordmazedonien (Северна Македонија), Norwegen (Norge), Serbien (Srbija/Сpбија), Tunesien (تونس /Tūnis), Türkei (Türkiye), Ukraine (Україна), Vereinigtes Königreich (United Kingdom)
förderfähige Einrichtungen
Aus- und Weiterbildungseinrichtung, Forschungseinrichtung inkl. Universität, Internationale Organisation, Kleines und mittleres Unternehmen (KMU), Non-Profit-Organisation (NPO) / Nichtregierungsorganisation (NGO), Private Einrichtung, inkl. privates Unternehmen (privat und gewinnorientiert), Sonstige, Öffentliche Einrichtung (national, regional und lokal; inkl. EVTZ)
verpflichtende Partnerschaft
Ja
Projektpartnerschaft
Um für eine Förderung in Frage zu kommen, müssen die Antragsteller ihren Sitz in einem der folgenden Länder haben:
- den Mitgliedstaaten der Europäischen Union, einschließlich ihrer Regionen in äußerster Randlage
- den überseeischen Ländern und Gebieten (ÜLG), die mit den Mitgliedstaaten verbunden sind
- mit Horizont Europa assoziierte Drittländer - siehe Liste der teilnehmenden Länder
Nur Rechtspersonen, die ein Konsortium bilden, sind zur Teilnahme an Maßnahmen berechtigt, sofern dem Konsortium als Begünstigte drei voneinander unabhängige Rechtspersonen angehören, die jeweils in einem anderen Land ansässig sind, und zwar
- mindestens eine unabhängige Rechtsperson mit Sitz in einem Mitgliedstaat und
- mindestens zwei weitere unabhängige Rechtspersonen, die jeweils in verschiedenen Mitgliedstaaten oder assoziierten Ländern ansässig sind.
Jede Rechtsperson, unabhängig vom Ort ihrer Niederlassung, einschließlich Rechtspersonen aus nicht assoziierten Drittländern oder internationalen Organisationen (einschließlich internationaler europäischer Forschungsorganisationen) kann teilnehmen (unabhängig davon, ob sie für eine Finanzierung in Frage kommt oder nicht), sofern die in der Horizont-Europa-Verordnung festgelegten Bedingungen sowie alle anderen im jeweiligen Aufforderungsthema festgelegten Bedingungen erfüllt sind.
Eine "Rechtsperson" ist eine natürliche oder juristische Person, die nach einzelstaatlichem Recht, EU-Recht oder internationalem Recht gegründet wurde und als solche anerkannt ist, Rechtspersönlichkeit besitzt und in eigenem Namen handelnd Rechte und Pflichten ausüben kann, oder eine Einrichtung ohne Rechtspersönlichkeit.
Besondere Fälle:
- Verbundene Einrichtungen - Verbundene Einrichtungen (d. h. Einrichtungen, die rechtlich oder kapitalmäßig mit einem Begünstigten verbunden sind, die mit ähnlichen Rechten und Pflichten wie die Begünstigten an der Maßnahme teilnehmen, die aber die Finanzhilfevereinbarung nicht unterzeichnen und daher nicht selbst zu Begünstigten werden) sind zulässig, wenn sie für eine Teilnahme und eine Finanzierung in Frage kommen.
- Assoziierte Partner - Assoziierte Partner (d. h. Einrichtungen, die sich an der Maßnahme beteiligen, ohne die Finanzhilfevereinbarung zu unterzeichnen und ohne das Recht, Kosten in Rechnung zu stellen oder Beiträge zu fordern) sind zulässig, sofern die Bedingungen für assoziierte Partner in den spezifischen Aufforderungsbedingungen festgelegt sind.
- Einrichtungen ohne Rechtspersönlichkeit - Einrichtungen, die nach ihrem nationalen Recht keine Rechtspersönlichkeit besitzen, können ausnahmsweise teilnehmen, sofern ihre Vertreter in der Lage sind, in ihrem Namen rechtliche Verpflichtungen einzugehen, und Garantien zum Schutz der finanziellen Interessen der EU bieten, die denen von juristischen Personen gleichwertig sind.
- EU-Einrichtungen - Nach EU-Recht geschaffene Rechtspersonen, einschließlich dezentraler Agenturen, können Teil des Konsortiums sein, sofern in ihrem Basisrechtsakt nichts anderes vorgesehen ist.
- Gemeinsame Forschungsstelle ("GFS") - Sofern dies in den besonderen Bedingungen der Aufforderung vorgesehen ist, können die Antragsteller in ihren Vorschlägen auf den möglichen Beitrag der GFS hinweisen; die GFS beteiligt sich jedoch nicht an der Ausarbeitung und Einreichung des Vorschlags. Die Antragsteller geben den Beitrag an, den die GFS je nach Umfang des Themas zu dem Projekt leisten könnte. Nach dem Bewertungsverfahren können die GFS und das für die Finanzierung ausgewählte Konsortium eine Vereinbarung über die spezifischen Bedingungen für die Beteiligung der GFS treffen. Wird eine Einigung erzielt, kann die GFS der Finanzhilfevereinbarung als Begünstigter beitreten, der eine Nullfinanzierung beantragt, oder sich als assoziierter Partner beteiligen und würde dem Konsortium als Mitglied beitreten.
- Vereinigungen und Interessenvereinigungen - Einrichtungen, die sich aus Mitgliedern zusammensetzen (z. B. europäische Forschungsinfrastrukturkonsortien (ERICs)), können als "alleinige Begünstigte" oder "Begünstigte ohne Rechtspersönlichkeit" teilnehmen. Wenn die Maßnahme jedoch in der Praxis von den einzelnen Mitgliedern durchgeführt wird, sollten diese Mitglieder ebenfalls teilnehmen (entweder als Begünstigte oder als verbundene Einrichtungen, da ihre Kosten sonst NICHT förderfähig sind).
weitere Förderkriterien
Wenn Projekte satellitengestützte Erdbeobachtungs-, Positionsbestimmungs-, Navigations- und/oder damit zusammenhängende Zeitbestimmungsdaten und -dienste verwenden, müssen die Begünstigten Copernicus und/oder Galileo/EGNOS nutzen (andere Daten und Dienste können zusätzlich verwendet werden).
Es wird erwartet, dass die Aktivitäten bei TRL 2-3 beginnen und bis zum Ende des Projekts TRL 4-5 erreichen.
Zusatzinformationen
Themen
Relevanz für EU-Makroregion
EUSDR - EU Strategie für den Donauraum, EUSBSR - EU Strategie für den Ostseeraum, EUSALP - EU Strategie für den Alpenraum, EUSAIR - EU Strategie für den adriatischen-ionischen Raum
UN Nachhaltigkeitsziele (UN-SDGs)
Zusätzliche Informationen
Alle Vorschläge müssen elektronisch über das elektronische Einreichungssystem des Portals "Funders & Tenders" eingereicht werden (zugänglich über die Themenseite im Bereich "Search Funding & Tenders"). Einreichungen auf Papier sind NICHT möglich.
Die Vorschläge müssen vollständig sein und alle Teile sowie die obligatorischen Anhänge und Begleitdokumente enthalten, z. B. einen Plan für die Nutzung und Verbreitung der Ergebnisse einschließlich Kommunikationsmaßnahmen usw.
Das Antragsformular besteht aus zwei Teilen:
- Teil A (direkt online auszufüllen) enthält administrative Angaben zu den antragstellenden Organisationen (künftiger Koordinator und Begünstigte sowie angeschlossene Einrichtungen), den zusammengefassten Finanzplan für den Vorschlag und aufrufspezifische Fragen;
- Teil B (der vom Einreichungssystem des Portals herunterzuladen, auszufüllen und dann zusammenzusetzen und als PDF-Datei wieder in das System hochzuladen ist) enthält die technische Beschreibung des Projekts.
Anhänge und Begleitdokumente sind direkt im Einreichungssystem verfügbar und müssen als PDF-Dateien (oder in anderen vom System zugelassenen Formaten) hochgeladen werden.
Für einen vollständigen Antrag (Teil B) sind 45 Seiten vorgeschrieben.
Call-Dokumente
Horizon Cluster 4 Work Programme 2024-2025Horizon Cluster 4 Work Programme 2024-2025(3756kB)
Kontakt
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