Numer projektu (ERC Grant Agreement): ERC-2020-COG
Program finansowania: H2020-EU.1.1. – Doskonała Nauka (European Research Council – Consolidator Grant)
Instytucja koordynująca: The Chancellor, Masters and Scholars of the University of Oxford, Wielka Brytania
Okres realizacji: 1 stycznia 2022 – 31 maja 2027
Całkowity budżet: €2 311 847,00
Dziedziny nauki: nauki przyrodnicze, informatyka, sztuczna inteligencja
Strona internetowa projektu: UNION / baza ERC
Opis projektu:
Celem projektu Unsupervised Perception (UNION) jest zbadanie możliwości nabywania wiedzy przez systemy sztucznej inteligencji bez nadzoru człowieka (unsupervised learning), przy jednoczesnym zachowaniu interpretowalności uzyskanych modeli. Projekt opiera się na dwóch hipotezach badawczych:
-
Uczenie bez nadzoru: Systemy AI mogą uczyć się reprezentacji właściwości obiektów – takich jak ich geometria i cechy fizyczne – bez konieczności ręcznej adnotacji danych, pozostając jednocześnie zrozumiałe dla użytkownika.
-
Efektywne nabywanie umiejętności: Systemy mogą nabywać nowe funkcjonalności przy minimalnym nakładzie danych oznaczonych, co zwiększa ich elastyczność i umożliwia dostosowanie do różnorodnych zastosowań.
Projekt ma charakter interdyscyplinarny i zakłada ścisłe powiązanie badań nad uczeniem maszynowym z analizą odpowiedzialności technologicznej oraz ocenami etycznymi.
Udział Centrum LCH (UŁ):
Dr Joanna Kulesza, dyrektor Centrum LCH przy Uniwersytecie Łódzkim, pełni funkcję członkini Rady Doradczej projektu. W ramach tej roli odpowiada za wsparcie merytoryczne w zakresie prawa międzynarodowego oraz etyki technologicznej, ze szczególnym uwzględnieniem należytej staranności w implementacji systemów sztucznej inteligencji (AI Due Diligence). Udział ten wspiera komponent etyczny projektu, prowadzony m.in. poprzez dedykowaną platformę Ethics Hub.