Číslo projektu:
RESML SASPRO2
Názov projektu:
Pokrok v usmerneniach pre zodpovedné strojové učenie
Grantová schéma:
SASPRO2
Typ projektu:
Európske projekty
Začiatok projektu:
01.02.2022
Koniec projektu:
31.01.2025
Zodpovedný riešiteľ za FCHPT:
Michal Kvasnica

a) Projekt navrhuje jedinečnú synergiu medzi spoločenskými vedami a informačnými vedami na formovanie nových techník strojového učenia. RESML prostredníctvom inovatívneho interdisciplinárneho prístupu premosťuje medzeru medzi disciplínami a integruje nekvantifikovateľné údaje do modelov na rozvoj zodpovedných, interpretovateľných a objektívnych prístupov k strojovému učeniu. Prvýkrát sú navrhnuté a implementované hlavné usmernenia pre etické modelovanie strojového učenia. RESML prispieva k rozvoju a zakomponovaniu nových nariadení EÚ týkajúcich sa zákazníckych politík a ochrany súkromia pri vývoji a implemtácii zodpovednej umelej inteligencii a ďalej podporuje zvládanie spoločenských výziev programu Horizont 2020, Zelenej dohody EÚ a Európskej vlajkovej iniciatívy efektívnou reguláciou etického strojového učenia.


Publikácie

2022

  1. S. Ardabili – L. Abdolalizadeh – C. Mako – B. Torok – A. Mosavi: Systematic Review of Deep Learning and Machine Learning for Building Energy. Frontiers in Energy Research, zv. 10, 2022.   arXiv
  2. M. Dehghan Manshadi – N. Alafchi – A. Tat – M. Mousavi – A. Mosavi: Comparative Analysis of Machine Learning and Numerical Modeling for Combined Heat Transfer in Polymethylmethacrylate. Polymers, 2022.
  3. F. Hejazi – H. Karim – H. Kazemi – S. Shahbazpanahi – A. Mosavi: Fracture mechanics modeling of reinforced concrete joints strengthened by CFRP sheets. Case Studies in Construction Materials, č. 11, zv. 6, 2022.
  4. M. Mousavi – M. Dehghan Manshadi – M. Soltani – F. M. Kashkooli – A. Rahmim – A. Mosavi – M. Kvasnica – P. M. Atkinson – L. Kovács – A. Koltay – N. Kiss – H. Adeli: Modeling the efficacy of different anti-angiogenic drugs on treatment of solid tumors using 3D computational modeling and machine learning. Computers in Biology and Medicine, zv. 146, 2022.
  5. S. S. Band – S. Ardabili – M. SOOKHAK – A. T. CHRONOPOULOS – S. ELNAFFAR – M. MOSLEHPOUR – M. CSABA – B. TOROK – H. PAI – A. Mosavi: When Smart Cities Get Smarter via Machine Learning: An In-Depth Literature Review. IEEE ACCESS, 2022.
  6. G. Shahgholi – S. Ardabili – A. Shayei – I. Felde – A. Mosavi: Computational Analysis of the Effect of Balancer on the Vibration Performance of the Engine: Experimental and Simulation. Acta Polytechnica Hungarica, č. 4, zv. 19, 2022.
  7. M. Yaseliani – A. Zeinal Hamadani – A. Ijadi Maghsoodi – A. Mosavi: Pneumonia Detection Proposing a Hybrid Deep Convolutional Neural Network Based on Two Parallel Visual Geometry Group Architectures and Machine Learning Classifiers. IEEE ACCESS, č. 8, zv. 11, 2022.

Riešitelia


Zodpovednosť za obsah: prof. Ing. Michal Kvasnica, PhD.
Posledná aktualizácia: 07.02.2022 11:15
Facebook / Youtube

Facebook / Youtube

RSS