Modele fundamentale neuro-simbolice (T1)

Obiectivul principal este de a permite raționamentul compozițional prin multiple modalități: limbaj, viziune și cunoaștere structurată. Scopul dublu este de a reduce „diferența de raționament” cauzată de natura intrinsec statistică a modelelor mari de limbaj (LLM – large language models), prin integrarea cunoștințelor structurate și a raționamentului simbolic, susținând în același timp dovezile provenite atât din text, cât și din imagini.

Provocări în cercetare / Noutate / Inovare
• Integrarea cunoștințelor structurate
• Rețete de antrenare la nivel de date adaptabile domeniului
• Raționament compozițional agentic
• Dezvoltarea unui caz de utilizare: un asistent medical care are acces la cunoștințe despre boli retiniene și la mai multe imagini de test per pacient

Rezultate cercetare:
• Algoritmi si metode originale
• Demonstrator

Inovare:
• Soluții originale neuro-simbolice