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HACID

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Hybrid Human Artificial Collective Intelligence in Open Ended Decision Making

HACID develops a novel hybrid collective intelligence for decision support to professionals facing complex open-ended problems, promoting engagement, fairness and trust. A decision support system (HACID-DSS) is proposed that is ba... ver más

31/08/2025

Líder desconocido

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto Líder desconocido

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2022-06-03

HORIZON-CL4-2021-DIGITAL-EMERGING-01-31: Functional electronics for green an... Expected Outcome:Proposals are expected to contribute to the following outcomes:

I+D

Cerrada hace 3 años

0% 87% 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.

Participantes

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Duración del proyecto: 38 meses Fecha Inicio: 2022-06-03
Fecha Fin: 2025-08-31

Líder del proyecto Líder desconocido

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto HACID develops a novel hybrid collective intelligence for decision support to professionals facing complex open-ended problems, promoting engagement, fairness and trust. A decision support system (HACID-DSS) is proposed that is based on structured domain knowledge, semi-automatically assembled in a domain knowledge graph (DKG) from available data sources, such as scientific and gray literature. Given a specific case within the addressed domain, a pool of experts is consulted to (i) extract supporting evidence and enrich it, generating a case knowledge graph (CKG) as a subset of the DKG, and (ii) provide one or more solutions to the problem. Exploiting the CKG, the HACID-DSS gathers the expert advice in a collective solution that aggregates the individual opinions and expands them with machine-generated suggestions. In this way, HACID harnesses the wisdom of the crowd in open-ended problems, relying on a traceable process based on supporting evidence for better explainability. A set of evaluation methods is proposed to deal with domains where ground truth is not available, demonstrating the suitability of the proposed approach in a wide range of application domains. Demonstrations are provided in two compelling case studies contributing to the UN Sustainable Development Goals: crowd-sourcing medical diagnostics and climate services for urban adaptation.

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