KI-Herausforderungswettbewerb

Beschreibung

Kaskadenförderung (FSTP – Financial Support to Third Parties). > Herausforderung 3: Generative KI zur Verbesserung klinischer Datensätze. Unter der Leitung der European Federation for Cancer Images (EUCAIM konzentriert sich diese Herausforderung darauf, Generative KI einzusetzen, um die Qualität und Repräsentativität klinischer Bildgebungsdatensätze zu verbessern, die oft unvollständig oder unausgewogen sind. Durch die Erstellung realistischer synthetischer Patientenkohorten zielt die Lösung darauf ab, kritische Datenlücken zu schließen und Informationen über verschiedene Bildgebungsbedingungen hinweg zu harmonisieren. Das System wird wichtige demografische und klinische Merkmale identifizieren, um sicherzustellen, dass synthetische Daten realistisch bleiben und mit realen Statistiken übereinstimmen. Letztendlich strebt das Projekt an, Fairness zu verbessern und Verzerrungen (Bias) zu reduzieren, um die Entwicklung vertrauenswürdiger Modelle zu ermöglichen, die präzise medizinische Forschung und klinische Entscheidungsfindung unterstützen. > Herausforderung 4: Generative KI zur automatischen Testfallgenerierung aus Crash-Datenbanken & Standards. Unter der Leitung von Siemens Industry Software NV in Zusammenarbeit mit EU RobustifAI zielt diese Herausforderung darauf ab, die Sicherheit und Validierung autonomer Fahrsysteme zu verbessern, indem Generative KI zur Automatisierung der Erstellung von Simulationsszenarien eingesetzt wird. Durch die Umwandlung von Unfallberichten, visuellen Daten und internationalen Sicherheitsstandards in strukturierte, simulationsbereite Formate ersetzt die Lösung langsame, manuelle Prozesse durch einen skalierbareren und konsistenteren Arbeitsablauf. Dieser Ansatz stärkt die Verbindung zwischen realen Daten und regulatorischen Rahmenbedingungen und hilft Teams, kritische Punkte zu identifizieren...

Fechas EU

Opening date

3. Juli 2026

Deadline(s)

• 8. Sept. 2026

Identifier

FSTP-14883

Offizielle Quelle