Exchange Scheme Third Call for Proposals (oc3-2025-TES-01)
Titolo:
Terzo invito a presentare proposte per lo schema di scambio oc3-2025-TES-01
Exchange Scheme Third Call for Proposals oc3-2025-TES-01
Ente finanziatore:
Commissione europea
Programma Horizon eufope
Finanziamenti a cascata
Acronimo del progetto
ENFIELD
Nome completo del progetto finanziato dall’UE
ENFIELD: European Lighthouse to Manifest Trustworthy and Green AI
Grant agreement number
101120657
Topic
HORIZON-CL4-2022-HUMAN-02-02 – European Network of AI Excellence Centres: Expanding the European AI lighthouse (RIA)
Obiettivi ed impatto attesi:
ENFIELD Exchange Open Calls non finanzia la ricerca in sé, ma promuove le interazioni e rafforza la collaborazione di ricerca tra i ricercatori di tutta Europa, finanziando i ricercatori assunti
Il progetto ENFIELD, finanziato dall’UE, ha stanziato 1,1 milioni di euro per fornire supporto a un totale di 76 ricercatori per rispondere a specifiche sfide ENFIELD attraverso quattro cicli di bandi aperti di scambio. Invitiamo i ricercatori (dottorandi, post-doc e ricercatori senior) e gruppi di ricercatori a proporre progetti che affrontino specifiche sfide ENFIELD e contribuiscano a nuove ricerche e applicazioni sull’IA. Questi progetti svilupperanno la ricerca di base nei settori dell’IA adattiva, verde, antropocentrica e affidabile. Questi pilastri sono strategici e di fondamentale importanza per il successo dello sviluppo, dell’implementazione e dell’accettazione dell’IA in Europa e faranno progredire ulteriormente la ricerca nei settori verticali della sanità, dell’energia, della produzione e dello spazio.
Sono previste sovvenzioni per condurre attività di ricerca di base relative a specifiche sfide scientifiche/tecnologiche nell’intelligenza artificiale:
IA verde
G-AI.1 Metriche dell’intelligenza artificiale verde
G-AI.2 Apprendimento automatico informato sulla fisica
G-AI.3 Il panorama politico per l’IA verde
G-AI.4 Modelli di linguaggio generativo verde
G-AI.5 Modelli linguistici di grandi dimensioni ad alta efficienza energetica per l’ingegneria del software sostenibile
Modelli G-AI.6 Green World
G-AI.7 Cooperativa Multi-agente Green AI
IA adattiva
A-AI.1 IA adattiva per il monitoraggio ambientale: fusione multimodale dei dati per l’implementazione consapevole del contesto
A-AI.2 IA adattiva per la multimedialità: compressione appresa e applicazioni in tempo reale
A-AI.3 Adaptive AI on the Edge – Innovazioni per sistemi con risorse limitate
A-AI.4 LLM al limite
A-AI.5 Gemello digitale adattivo basato sull’intelligenza artificiale per innovare la sicurezza e la resilienza sanitaria
A-AI.6 IA adattiva per il ragionamento semantico generalizzabile e multimodale
A-AI.7 Abbinamento e collegamento di entità biomediche su larga scala a colpo zero
A-AI.8 Algoritmi efficienti dei parametri per i modelli di fondazione
A-AI.9 Robustezza e generalizzazione in modelli monomodali o multimodali
IA incentrata sull’uomo
HC-AI.1 Interpretabilità e incertezza nei modelli predittivi
HC-AI.2 Migliorare la trasparenza e la spiegabilità dei sistemi di intelligenza artificiale basati sul web attraverso descrizioni in linguaggio naturale semi-strutturate
HC-AI.3 Explainable AI per l’analisi multimodale e sequenziale dei dati nei processi fisici e chimici.
IA affidabile
T-AI.1 Sicurezza e robustezza dei sistemi di intelligenza artificiale
T-AI.2 Privacy e Compliance dei sistemi di AI
T-AI.3 Pianificazione affidabile basata su ML per il settore energetico
T-AI.4 AI nei sistemi distribuiti
T-AI.5 Valutazione dell’affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale distribuiti
Interfaccia cervello-voce T-AI.6: dai segnali neurali al ripristino della comunicazione
T-AI.7 Biometria vocale sicura con rilevamento vocale falso
Energia
VE.1 Combina l’intelligenza artificiale con l’LLM per una chiara interazione umana con dati complessi
VE.2 Interrogazione e visualizzazione dei dati basata su LLM
Spazio
VS.1 Generazione di dataset sintetici di detriti di oggetti estranei su piste e FATO
VS.2 Rilevamento di potenziali estrazioni illegali di acqua utilizzando l’intelligenza artificiale e l’osservazione della Terra
VS.3 Modello di apprendimento automatico causale per identificare le pratiche agricole che aiutano a migliorare la produttività della resa utilizzando i dati di osservazione della Terra (EO)
Manifatturiero
VM.1 Rilevamento umano di visione artificiale indipendente dal contesto
VM.2 Rilevamento dello stress basato sull’apprendimento automatico per operatori umani
Fare riferimento a oc3-2025-TES-01_Catalogue_of_Challenges (https://www.enfield-project.eu/oc3_TES_2025) per i dettagli su ciascuna sfida, comprese le sfide scientifiche proposte, le attività di ricerca e i risultati attesi.
Criteri di eleggibilità:
TIPO DI BENEFICIARIO
– Dottorandi (che dimostrino l’iscrizione ad un corso di dottorato)
– Post-doc (che dimostrino il loro impiego presso un’università, un centro di ricerca o un’entità commerciale)
– Ricercatori senior (che dimostrano il loro impiego presso un’università, un centro di ricerca o un’entità commerciale)
Contributo finanziario:
Finanziamento totale disponibile
1 100 000,00 €
NFIELD Exchange Open Calls non finanzia la ricerca in sé, ma promuove le interazioni e rafforza la collaborazione di ricerca tra i ricercatori di tutta Europa concedendo ai ricercatori occupati (dottori di ricerca, postdoc, ricercatori senior) un’indennità di mobilità di 2.400€/mese (fino a 14.400€ in totale) per svolgere attività di ricerca presso organizzazioni partner di ENFIELD per 3-6 mesi.
Scadenza:
14 Aprile 2025
Ulteriori informazioni:
3rd Exchange Scheme Open Call | Enfield: European Lighthouse to Manifest Trustworthy and Green AI
Per scaricare questo bando, in formato pdf, clicca qui.
Servizio offerto da Mario Furore, deputato al Parlamento europeo, eurodeputato The Left.
Disclaimer: Le opinioni espresse sono di responsabilità esclusiva dell’autore o degli autori e non riflettono necessariamente la posizione ufficiale del Parlamento europeo.
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