OPIS PROJEKTA:
Projekt CERTAIN postavlja temelje certificiranja z umetno inteligenco (AI): prevaja predpise v poslovne izraze, gradi imenik certifikacijskih subjektov za posamezno podjetje, razvija platformo za poenostavitev postopka certificiranja ter orodja za ponudnike sistemov z umetno inteligenco in certifikacijske subjekte, da lahko ustrezno pripravijo in vodijo postopek certificiranja. V primeru kršitve varnosti ni lahko ogrožena le zasebnost, ampak tudi modeli AI lahko postanejo neuporabni in vodijo do zelo škodljivih odločitev. Da bi zagotovili visoko kakovost in zanesljivost izdelkov, ki temeljijo na AI, CERTAIN razvija varnostna orodja in metode, posebej primerne za podatkovne prostore in sisteme AI. Projekt preizkuša svoje rezultate na sedmih operativnih pilotih na šestih različnih poslovnih področjih, pri čemer upošteva vse akterje vzdolž vrednostne verige umetne inteligence.
V projektu CERTAIN partner UM (FERI in FF) z znatnimi izkušnjami na področju metodologije živega laboratorija vodi WP6, Piloti do eksperimentalnih orodij in certificiranja. WP6 je odgovoren za strukturiranje, uvajanje in ocenjevanje pilotnih poskusov za potrditev tehnološkega in znanstvenega razvoja projekta. Ključni cilji vključujejo opredelitev natančnega obsega in zahtev za vsak pilotni projekt, izvajanje metodologije soustvarjanja in sooblikovanja, organiziranje in vodenje pilotnih projektov, ocenjevanje njihovega uspeha na podlagi merljivih KPI-jev ter ocenjevanje vplivov na deležnike, družbo, okolje in družbeno-ekonomski vpliv.
V sodelovanju z UKCM, DEXAI in NVISION bo UM vodila tudi izvedbo pilotnega projekta Digitalni podporni sistemi za zgodnjo diagnostiko in spremljanje psihiatričnih motenj v otroštvu. V pilotnem projektu UM uvaja digitalne podporne sisteme za zgodnjo diagnozo in spremljanje psihiatričnih motenj v otroštvu, pri čemer se opira na uspehe prejšnjih projektov, kot sta SMILE Horizon Europe in HosmartAI Projects. Z uporabo decentraliziranega pristopa sistem združuje različne komponente, vključno s predpsihiatričnimi intervjuji, ki jih vodi chatbot, socialno asistenčnim robotskim pomočnikom za klinične razgovore, strokovnim sistemom za oceno tveganja, ki temelji na razložljivi umetni inteligenci (XAI), in sistemom medicinskega interneta stvari za zbiranje fizioloških biomarkerjev iz bolnikovega vsakdanjega okolja.
