Progetto ENFIELD - Bando aperto per programmi di scambio

Il progetto ENFIELD dispone di 1,1 milioni di euro per fornire sostegno a un totale di 76 ricercatori per rispondere a sfide specifiche attraverso quattro cicli di bandi aperti per programmi di scambio. ENFIELD invita a presentare proposte da parte di ricercatori europei o gruppi di ricercatori per borse di mobilità al fine di condurre attività di ricerca di base relative a specifiche sfide scientifiche/tecnologiche nell'ambito dell'intelligenza artificiale.

Queste sfide devono essere affrontate promuovendo e diffondendo l'eccellenza, favorendo la ricerca interdisciplinare per una scienza innovativa e responsabilizzando e fidelizzando i giovani ricercatori. ENFIELD riunisce i migliori talenti, le tecnologie e le risorse della ricerca e dell'industria di livello mondiale in Europa per sviluppare congiuntamente attività di ricerca di alto livello in sincronia con le sfide dell'industria.

Il bando non finanzia la ricerca in sé, ma promuove le interazioni e rafforza la collaborazione di ricerca tra i ricercatori di tutta Europa, concedendo un contributo per svolgere attività di ricerca presso le organizzazioni partner di ENFIELD per 3-6 mesi.

Le proposte devono riguardare i topic di ricerca ENFIELD sull'intelligenza artificiale adattiva, verde, incentrata sull'uomo o affidabile per contribuire al progresso della ricerca nei settori della sanità, dell'energia, della produzione e dello spazio.

I ricercatori dovranno svolgere attività di ricerca fondamentale relative a specifiche sfide scientifiche/tecnologiche nell’intelligenza artificiale, collegate a uno dei pilastri di ricerca o ai domini industriali presentati di seguito:

PILASTRI DI RICERCA

Green AI

• G-AI.1 Simbiosi tecnologiche ed effetti di rimbalzo con l’IA
• G-AI.2 Indicizzazione “Green AI” per un recupero efficiente di immagini e nuvole di punti
• G-AI.3 Multi-agente AI ad alta efficienza energetica per la generazione di codice in gemelli digitali
• G-AI.4 Quanto è “green” l’apprendimento informato dalla fisica?

Adaptive AI

• A-AI.1 Comprensione visiva potenziata dall’IA per ispezione e manutenzione
• A-AI.2 Sistemi di apprendimento continuo efficienti
• A-AI.3 Apprendimento permanente e fine-tuning nei LLM
• A-AI.4 Sistema di smistamento flessibile delle materie plastiche basato sulla combinazione di sensori multipli e AI adattiva
• A-AI.IDM.5 Estrazione di pattern nei segnali industriali tramite AI

Human-Centric AI

• HC-AI.1 Potenziare il processo decisionale umano tramite modellazione in tempo reale dell’utente
• HC-AI.2 Interpretabilità e incertezza nei modelli predittivi
• HC-AI.3 Spiegabilità centrata sull’uomo per infrastrutture digitali critiche
• HC-AI.4 Apprendimento causale centrato sull’uomo per il supporto decisionale nel mondo reale
• HC-AI.5 Metodi di AI spiegabili per il processo decisionale umano

Trustworthy AI

• T-AI.1 Sicurezza e robustezza dei sistemi di AI
• T-AI.2 Privacy e conformità dei sistemi di AI
• T-AI.3 AI nei sistemi distribuiti
• T-AI.4 Potenziamento della fiducia degli utenti nei chatbot basati su UBM
• T-AI.5 Pianificazione affidabile basata su ML per il dominio energetico
• T-AI.6 Approccio unificato per valutare la sicurezza dei sistemi di AI
• T-AI.7 Sicurezza ed etica dei LLM

DOMINI INDUSTRIALI

Energia

• IDE.1 IA per la riduzione del consumo energetico verde
• IDE.2 Rilevamento e classificazione spiegabile dei guasti nelle reti elettriche
• IDE.3 Combinare l’IA con LLM per un’interazione umana chiara con dati complessi
• IDE.4 Query e visualizzazione dei dati basate su LLM

Manifattura

• IDM.1 Metriche di robustezza avversariale e valutazione per sistemi di sicurezza guidati da IA
• IDM.2 Rilevamento dei difetti di potenza delle celle: quantificazione e mitigazione dei dataset e dei bias dei modelli per la certificazione di sicurezza
• IDM.3 Processo decisionale spiegabile basato sull’incertezza nei sistemi di AI per la manifattura
• IDM-A.AI.4 Multimodal AI per il monitoraggio dello stato umano
• IDM-A.AI.5 Riconoscimento egocentrico per operatori di linea

Spazio

• IDS.1 Rilevamento di acque illegali mediante IA e osservazione terrestre
• IDS.2 Apprendimento causale per identificare disuguaglianze agricole e migliorare la produttività tramite dati di osservazione terrestre (EO)
• IDS.3 Monitoraggio avanzato della zostera marina con palloni aerostatici stazionari ad alta quota e osservazioni della Terra iperspettrali basate sull'intelligenza artificiale
• IDS.4 Migliorare la risposta alle catastrofi naturali attraverso l'osservazione della Terra via satellite e i modelli linguistici

Per i dettagli su ciascuna sfida, compresi le sfide scientifiche proposte, le attività di ricerca e i risultati attesi, consultare il Catalogo delle sfide.

Il programma finanzierà progetti realizzati da singoli ricercatori (o da un gruppo di 2 ricercatori) che siano cittadini di Stati membri dell’UE o di Paesi associati a Horizon Europe.

I seguenti ricercatori sono invitati a presentare le proprie proposte:

• Dottorandi (che dimostrino l’iscrizione a un programma di dottorato) in un Paese ammissibile

• Post-doc e ricercatori senior che dimostrino di essere impiegati presso un’università, un centro di ricerca o un’impresa in un Paese ammissibile

Nel caso di presentazione da parte di un gruppo di ricercatori, il team deve essere composto da un dottorando e un post-doc/ricercatore senior

I ricercatori delle organizzazioni partner di ENFIELD non possono candidarsi.

Dotazione finanziaria complessiva: 1.100.000 Euro

I ricercatori occupati che saranno selezionati potranno beneficiare di un’indennità di mobilità di 2.400 Euro al mese (fino a 14.400 Euro in totale).

Pagina web per formulari e documenti

Portale F&T

Bando

Linee Guida

Catalogo delle sfide

Si consiglia di consultare regolarmente il sito web ufficiale del bando per gli aggiornamenti e le informazioni addizionali.