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TRANSPARENT ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND AUTOMATION TO AIR TRAFFIC MANAGEMENT SYS...

TRANSPARENT ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND AUTOMATION TO AIR TRAFFIC MANAGEMENT SYSTEMS Recently, Artificial intelligence (AI) algorithms have shown increasable interest in various application domains including in Air Transportation Management (ATM). Different AI in particular Machine Learning (ML) algorithms are use... ver más

31/12/2022

MDU

999K€

Presupuesto del proyecto: 999K€

Líder del proyecto

MALARDALENS UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 4 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2022-12-31

SESAR-ER4-01-2019: Digitalisation and Automation princ...

I+D

Cerrada hace 5 años

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

4 Participantes

MDU

350.00K€ | Lider

ENAC

245.00K€ | Participante

UNIROMA1

192.50K€ | Participante

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Duración del proyecto: 26 meses Fecha Inicio: 2020-10-19
Fecha Fin: 2022-12-31

Líder del proyecto

MALARDALENS UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 999K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Recently, Artificial intelligence (AI) algorithms have shown increasable interest in various application domains including in Air Transportation Management (ATM). Different AI in particular Machine Learning (ML) algorithms are used to provide decision support in autonomous decision-making tasks in the ATM domain e.g. predicting air transportation traffic and optimizing traffic flows. However, most of the time these automated systems are not accepted or trusted by the intended users as the decisions provided by AI are often opaque, non-intuitive and not understandable by human operators. Safety is the major pillar to air traffic management, and no black box process can be inserted in a decision-making process when human life is involved. In order to address this challenge related to transparency of the automated system in the ATM domain, ARTIMATION focuses on investigating AI methods in predicting air transportation traffic and optimizing traffic flows based on the domain of Explainable Artificial Intelligence (XAI). Here, AI models’ explainability in terms of understanding a decision i.e., post hoc interpretability and understanding how the model works i.e., transparency can be provided in the air traffic management. In predicting air transportation traffic and optimizing traffic flows systems, ARTIMATION will provide a proof-of-concept of transparent AI models that includes visualization, explanation, generalization with adaptability over time to ensure safe and reliable decision support.

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