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ALMA

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ALMA Human Centric Algebraic Machine Learning

Algebraic Machine Learning (AML) has recently been proposed as new learning paradigm that builds upon Abstract Algebra, Model Theory. Unlike other popular learning algorithms, AML is not a statistical method, but it produces gener... ver más

28/02/2025

PROYECTOS Y SISTEM...

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

PROYECTOS Y SISTEMAS DE MANTENIMIENTO Consultoria tecnica, estudios de viabilidad, tecnicos, informes, auditorias funcionales y planes de sistemas de proyectos telematicos.

TRL 4-5 | 1M€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 9 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2025-02-28

FETPROACT-EIC-05-2019: FET Proactive: emerging paradigms a... Specific Challenge:To explore and consolidate a new technological direction in order to put it firml...

I+D

Cerrada hace 5 años

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

9 Participantes

PROYECTOS Y SISTEMAS DE MANT...

731.50K€ | Lider

BRENNTAG

564.05K€ | Participante

FUNDACAO CHAMPALIMAUD

698.50K€ | Participante

INRIA

423.00K€ | Participante

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Duración del proyecto: 56 meses Fecha Inicio: 2020-06-22
Fecha Fin: 2025-02-28

Líder del proyecto

PROYECTOS Y SISTEMAS DE MANTENIMIENTO Consultoria tecnica, estudios de viabilidad, tecnicos, informes, auditorias funcionales y planes de sistemas de proyectos telematicos.

TRL 4-5 | 1M€

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Algebraic Machine Learning (AML) has recently been proposed as new learning paradigm that builds upon Abstract Algebra, Model Theory. Unlike other popular learning algorithms, AML is not a statistical method, but it produces generalizing models from semantic embeddings of data into discrete algebraic structures, with the following properties: P1: Is far less sensitive to the statistical characteristics of the training data and does not fit (or even use) parameters P2: Has the potential to seamlessly integrate unstructured and complex information contained in training data, with a formal representation of human knowledge and requirements; P3. Uses internal representations based on discrete sets and graphs, offering a good starting point for generating human understandable, descriptions of what, why and how has been learned P4. Can be implemented in a distributed way that avoids centralized, privacy-invasive collections of large data sets in favor of a collaboration of many local learners at the level of learned partial representations. The aim of the project is to leverage the above properties of AML for a new generation of Interactive, Human-Centric Machine Learning systems., that will: - Reduce bias and prevent discrimination by reducing dependence on statistical properties of training data (P1), integrating human knowledge with constraints (P2), and exploring the how and why of the learning process (P3) - Facilitate trust and reliability by respecting ‘hard’ human-defined constraints in the learning process (P2) and enhancing explainability of the learning process (P3) - Integrate complex ethical constraints into Human-AI systems by going beyond basic bias and discrimination prevention (P2) to interactively shaping the ethics related to the learning process between humans and the AI system (P3) - Facilitate a new distributed, incremental collaborative learning method by going beyond the dominant off-line and centralized data processing approach (P4)

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