Nalaganje ...
Mednarodni projekti vir: SICRIS

Zanesljivi enotni robusti inteligentni generativni sistemi (TURING)

Ključne besede
umetna inteligenca, fizikalni sistemi, robustni modeli, generativno učenje, strojno učenje, večmodalni modeli, znanstveno računalništvo
Organizacije (2) , Raziskovalci (4)
2784  Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  36836  dr. Biljana Mileva Boshkoska  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2025  171 
2.  57773  dr. Srđan Škrbić  Računalništvo in informatika  Vodja  2025  27 
8678  Rudolfovo - Znanstveno in tehnološko središče Novo mesto
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  19441  dr. Simon Muhič  Energetika  Raziskovalec  2025  403 
2.  39230  dr. Jelena Topić Božič  Kemija  Raziskovalec  2025  69 
Povzetek
Projekt TURING je evropska raziskovalno-inovacijska pobuda v okviru programa Horizon Europe (razpis HORIZON-CL4-2024-HUMAN-03-02 – Explainable and Robust AI), namenjena razvoju razložljivih, zanesljivih in trajnostnih rešitev umetne inteligence (UI). Glavni cilj projekta je izboljšati robustnost, razložljivost in zaupanje v generativne modele umetne inteligence (genAI) z uporabo metod, ki so matematično in fizično utemeljene. Projekt razvija t. i. »TURING modele« – generativne in multimodalne temeljne modele, sposobne natančnega modeliranja kompleksnih fizikalnih pojavov. Ti modeli bodo del »TURING okvira«, odprtokodne platforme, ki omogoča interakcijo uporabnikov z modeli, njihovo validacijo in ustvarjanje novih aplikacij. Projekt združuje raziskave s področij strojnega učenja, fizike, računalništva in podatkovnih znanosti. TURING naslavlja ključne izzive sodobne umetne inteligence, kot so zanesljivost modelov v realnih pogojih, skladnost z zakonodajo (GDPR, AI Act), energetska učinkovitost, pojasnljivost odločitev in preprečevanje pristranskosti. Sistem uporablja fizikalno obogatene omejitve, metodologije meta-učenja, federativno učenje in distribucijsko računalništvo za izboljšanje robustnosti modelov. Rezultati bodo uporabljeni v treh visokotehnoloških domenah: jedrska energija, fizika delcev in meteorologija. Projekt bo omogočil validacijo modelov na realnih podatkih, izboljšal napovedno natančnost, zmanjšal stroške simulacij ter pospešil razvoj inovacij. Družbeni in gospodarski učinki vključujejo demokratizacijo dostopa do naprednih AI orodij, večjo konkurenčnost evropskih podjetij (zlasti MSP), podporo etičnemu in človeku osredotočenemu razvoju digitalnih tehnologij ter krepitev vodilne vloge EU na področju umetne inteligence. Projekt bo z odprtokodnimi rešitvami, objavami, standardizacijo in sodelovanjem z organizacijami, kot so ADRA, ELLIS in CLAIRE, prispeval k razvoju zaupanja vredne umetne inteligence v Evropi. Konzorcij projekta vključuje vodilne evropske raziskovalne institucije (npr. CERN, ETH Zürich, FORTH) ter industrijske partnerje (npr. NEC, Bull, AEGIS). TURING bo v treh letih (36 mesecev) vzpostavil odprto, uporabniku prijazno platformo in razvijal nove metode, ki bodo omogočale razložljivo, varno in učinkovito uporabo generativne umetne inteligence v realnem okolju.
Pomen za razvoj znanosti
Projekt TURING razvija nove pristope k umetni inteligenci, ki omogočajo robustno modeliranje kompleksnih fizikalnih sistemov. Povezuje računalništvo, fiziko, inženirstvo in družboslovje za razvoj generativnih večmodalnih modelov, ki temeljijo na fizikalnih zakonitostih. S tem prispeva k napredku v znanstvenem računalništvu in odpira nove možnosti za razumevanje naravnih pojavov in inženirskih procesov.
Pomen za razvoj Slovenije
Projekt omogoča slovenskim raziskovalcem sodelovanje v vrhunski evropski mreži na področju umetne inteligence in znanstvenega računalništva. Povečuje dostop do novih metod modeliranja in orodij, krepi digitalne kompetence in prispeva k razvoju robustnih tehnologij, uporabnih v industriji, energetiki in meteorologiji.
Zgodovina ogledov
Priljubljeno