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TRUSTY

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TRUSTWORTHY INTELLIGENT SYSTEM FOR REMOTE DIGITAL TOWER

Remote digital towers (RDT) are taking place around the world to ensure efficiency and safety. TRUSTY harnesses the power of artificial intelligence (AI) to enhance resilience, capacity, and efficiency in making significant advan... ver más

28/02/2026

MDU

1,000K€

Presupuesto del proyecto: 1,000K€

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 HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-06-14

HORIZON-SESAR-2022-DES-ER-01-WA1-7: Fundamental Science and Outreach fo... ExpectedOutcome:Project results are expected to contribute to the following expected outcomes.

I+D

Cerrada

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.

4 Participantes

MDU

386.97K€ | Lider

DEEP BLUE

195.50K€ | Participante

ENAC

221.88K€ | Participante

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Duración del proyecto: 32 meses Fecha Inicio: 2023-06-14
Fecha Fin: 2026-02-28

Líder del proyecto

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

Presupuesto del proyecto 1,000K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Remote digital towers (RDT) are taking place around the world to ensure efficiency and safety. TRUSTY harnesses the power of artificial intelligence (AI) to enhance resilience, capacity, and efficiency in making significant advancements in the deployment of digital towers. The overall goal of TRUSTY is to provide adaptation in the level of transparency and explanation to enhance the trustworthiness of AI-powered decisions in the context of RDT. Through the video transmission data from RDT, TRUSTY considers the following major tasks: 1. Taxiway monitoring (i.e., bird hazard, presence of a drone, autonomous vehicle monitoring, human intrusion, etc.). 2. Runway monitoring (approach and landing) misalignment warning and the corresponding explanation. To deliver trustworthiness in an AI-powered intelligent system several approaches are considered: • ‘Self-explainable and Self-learning’ system for critical decision-making • ‘Transparent ML’ models incorporating interpretability, fairness, and accountability • ‘Interactive data visualization and HMI dashboard’ for smart and efficient decision support • ‘Adaptive level of explanation’ regarding the user's cognitive state. • Human-centric AI enhances the trustworthiness of AI-powered systems. • Human-AI teaming to consider users’ feedback to insure some computation flexibility and the users’ acceptability. To achieve the goal, TRUSTY will rely on the SotA developments in interactive data visualization, and user-centric explanation and on recent technological improvements in accuracy, robustness, interpretability, fairness, and accountability. We will apply information visualization techniques like visual analytics, data-driven storytelling, and immersive analytics in human-machine interactions (HMI). Thus, this project is at the crossroad of trustworthy AI, multi-model machine learning, active learning, and UX for human and AI model interaction.

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