Kiválósági hálózatok: A közösség AI & Robotika kutatók

A Bizottság a Horizont 2020 és a Horizont Európa keretében több mint 100 millió EUR-t fektetett be a mesterséges intelligenciával és a robotikával foglalkozó kiválósági központok hálózatának létrehozásába, amelynek célja a megbízható mesterséges intelligenciával kapcsolatos főbb tudományos és technológiai kihívások kezelése. Ezek a hálózatok alkotják a mesterséges intelligencia és a robotika európai erőművét, amely több mint 1000 kutatót és 100 ipari szervezetet egyesít a kutatási környezet széttagoltságának kezelése és az összetartó közösség előmozdítása érdekében.

A mesterséges intelligenciával és a robotikával foglalkozó kiválósági hálózatok uniós közössége a következő kilenc projektet foglalja magában:

• AI4Media, ELISE, HumanE-AI-Net, TAILOR (2020–2024)
• ELSA, euROBIN (2022 óta)
• ELIAS, dAIEDGE, ENFIELD (2023 óta)

A VISION támogatásával a hálózatok feltérképezték az európai MI & Robotika kutatási ökoszisztémát, lehetővé téve a kutatók, az ipar és a polgárok számára, hogy azonosítsák a kulcsfontosságú szereplőket és kutatási témáikat, beleértve a generatív mesterséges intelligenciát is.

A kiválósági hálózatok közös stratégiai kutatási menetrendet hoztak létre a mesterséges intelligencia, az adatok és a robotika európai előmozdítása érdekében. A 2024. évi menetrend kilenc kutatási kihívást határoz meg, a mesterséges intelligenciával és a robotikával kapcsolatos kutatás és innováció felgyorsításától a megbízható mesterséges intelligencia műszaki alapjainak kiépítéséig. Új kutatási prioritás a biztonságos, megbízható és megbízható alapmodellek kiépítése, amelyek a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kutatásra gyakorolt hatásukra összpontosítanak, és biztosítják a szabályozásnak való megfelelést.

A kiválósági hálózatok mesterséges intelligenciára vonatkozó közös stratégiai kutatási menetrendje jelentős hozzájárulást jelent a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kutatás finanszírozására vonatkozó, a mesterséges intelligenciával, adatokkal és robotikával foglalkozó szövetség (ADRA) által kidolgozott uniós ütemtervhez, amelyben a kiválósági hálózatok a közösség fontos részét képezik. A kiválósági hálózatok közös stratégiai kutatási menetrendje nemcsak a Horizont Európa uniós finanszírozási program alapjául szolgálhat, hanem a nemzeti finanszírozási kezdeményezések és az iparral való együttműködés alapjául is, ezáltal még nagyobb léptéket eredményezve és elkerülve a széttagoltságot.

Összességében a kiválósági hálózatok első generációja közel 4000 magas színvonalú tudományos publikációt hozott létre. A kézzelfogható kutatások robusztusabb gépi tanulást, nagyobb átláthatóságot eredményeztek a hibrid mesterséges intelligenciával, valamint a hibrid emberi-mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek jobb megértését.

A jelenlegi és jövőbeli mesterségesintelligencia-tehetségek támogatása a kiválósági hálózatok egyik központi eleme. Létrehozták az AIDA Nemzetközi Mesterséges Intelligencia Doktori Akadémiát, amely világszínvonalú mesterségesintelligencia-oktatási és -kutatási programot kínál, például szabványosított MI Ph.D. tantervet, junior és vezető kutatói csereprogramokat és nyári iskolákat szervez.

A kiválósági hálózatok szorosan együttműködtek az iparral is azáltal, hogy lépcsőzetes finanszírozás és innovatív mikroprojektek formájában innovációs támogatást nyújtottak a kkv-knak, az induló innovatív vállalkozásoknak és a kutatótársaknak. Ezek az együttműködések konkrét eredményeket hoztak, például a nyílt forráskódú hírszerzés tényellenőrzésre való felhasználására szolgáló együttműködésibb platformot, valamint az automatizált fenyegetéselemzésnek köszönhetően a kiberkockázatokra vonatkozó korai előrejelző rendszereket. Ők is azon dolgoznak, hogy jobban megértsék a kognitív képességek state-of-the-art nagy nyelvi modellek.

A polgárok életét javító kézzelfogható sikertörténetek közé tartozik a közelmúltbeli jelentős események – például az ukrajnai háború és az izraeli–palesztin konfliktus – során nyújtott deepfake felderítési szolgáltatás, a mellrák prognózisának javítása egy fejlett felderítési algoritmusnak köszönhetően, csevegőrobot kifejlesztése az európai migránsok számára, valamint a megbízható mesterséges intelligenciáról szóló kézikönyv biztosítása.

Ahogy a kiválósági hálózatok munkája folyamatosan fejlődik, a robotikával foglalkozó, folyamatban lévő kiválósági hálózat (NoE) kiváló példa arra, hogy az együttműködés hogyan ösztönözheti a mesterséges intelligencián alapuló robotikát. A robotikai hálózaton belüli kooperatív versenymodell arra ösztönzi a csapatokat, hogy egy közös adattáron (Eurocore) keresztül osszák meg a moduláris megoldásokat, biztosítva a skálázhatóságot, az újrafelhasználhatóságot és a mérhető előrehaladást. A Coopetitions egy új robotverseny-koncepciót vezet be, ahol a részt vevő csapatok a saját csapatuk és a moduljaikat (újra) használó más csapatok számára nyújtott hozzájárulásukért kapnak díjat. Ez a kezdeményezés kulcsszerepet játszik a robotikai kutatás és innováció előmozdításában, és további fejlemények várhatók.