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XMANAI

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Explainable Manufacturing Artificial Intelligence

"Despite the indisputable benefits of AI, humans typically have little visibility and knowledge on how AI systems make any decisions or predictions due to the so-called black-box effect in which many of the machine learning/deep l... ver más

30/04/2024

TXT E-TECH

6M€

Presupuesto del proyecto: 6M€

Líder del proyecto

TXT ETECH SRL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 20 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-04-30

ICT-38-2020: Artificial intelligence for manufac... Specific Challenge:State-of-the-art AI technologies need to be integrated with advanced manufacturin...

I+D

Cerrada hace 5 años

0% 100%

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.

20 Participantes

TXT E-TECH

391.89K€ | Lider

GAT STAFF

739.62K€ | Participante

UNIMORE

N.D. | Participante

CNH

283.75K€ | Participante

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Duración del proyecto: 45 meses Fecha Inicio: 2020-07-28
Fecha Fin: 2024-04-30

Líder del proyecto

TXT ETECH SRL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 6M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "Despite the indisputable benefits of AI, humans typically have little visibility and knowledge on how AI systems make any decisions or predictions due to the so-called black-box effect in which many of the machine learning/deep learning algorithms are not able to be examined after their execution to understand specifically how and why a decision has been made. The inner workings of machine learning and deep learning are not exactly transparent, and as algorithms become more complicated, fears of undetected bias, mistakes, and miscomprehensions creeping into decision making, naturally grow among manufacturers and practically any stakeholder In this context, Explainable AI (XAI) is today an emerging field that aims to address how black box decisions of AI systems are made, inspecting and attempting to understand the steps and models involved in decision making to increase human trust. XMANAI aims at placing the indisputable power of Explainable AI at the service of manufacturing and human progress, carving out a human-centric, trustful approach that is respectful of European values and principles, and adopting the mentality that our AI is only as good as we are. XMANAI, demonstrated in 4 real-life manufacturing cases, will help the manufacturing value chain to shift towards the amplifying AI era by coupling (hybrid and graph) AI ""glass box"" models that are explainable to a ""human-in-the-loop"" and produce value-based explanations, with complex AI assets (data and models) management-sharing-security technologies to multiply the latent data value in a trusted manner, and targeted manufacturing apps to solve concrete manufacturing problems with high impact."

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