Utilizare inteligentă ale aparatelor casnice pentru optimizarea consumului de energie (T7)

Provocări în cercetare / Noutate / Inovare
• Identificarea de strategii bazate pe inteligentă artificială de utilizare inteligenta ale aparatelor casnice pentru optimizarea consumului de energie.
• Procesarea de date eterogene, învățarea din date debalansate, lipsa a suficiente date relevante, nivele diferite de intermitență la procesare și predicția seriilor de timp.

Rezultate cercetare:
• Predicția utilizării viitoare.
• Prototip funcțional.
• Recomandări personalizate.

Inovare:
• Proiectarea și implementarea de metode bazate pe învățare automată pentru adresarea complexităților din date.
• Îmbunătățirea strategiilor de gestionare a resurselor energetice la nivel de locuință.

Multilingualitate, învățare multi-task, dezechilibru in NLP (T1)

Provocări în cercetare / Noutate / Inovare
Provocari: Modelele bazate pe transformatoare nu au capacități reale de raționament , lipsa de date etichetate în alte limbi decât engleza, provocarea adaptării modelelor la domenii noi, transferul lingvistic și cultural, Conținutul generat de modele generative poate conține biasuri sociale, costuri ridicate ale metodelor post-antrenare
Noutate:
• Dezvoltarea de instrumente lingvistice pentru sarcini de înțelegere a limbajului natural, prin tehnici eficiente de particularizare a modelelor mari de limbă
• Dezvoltarea de tehnici de evaluare, identificare si mitigare a biasurilor sociale în modelele generative de text si multimodale
• Dezvoltarea de metode eficiente și sigure de antrenare a modelelor de limbaj, care să fie robuste la atacuri adversariale, și eficiente din punctul de vedere al utilizării resurselor 
• Dezvoltarea de metode de interpretabilitate și tehnici de raționare pentru modele text-imagine sau text-video.

Rezultate cercetare:
• Metode, tehnici si tehnologii ca rezultate ale temelor de cercetare
• Demonstrator pentru tema aplicativa

Inovare:
• Automatizarea unor sarcini umane prin înțelegerea limbajului natural
• Creșterea încrederii în aplicațiile IA bazate pe text, prin interpretabilitate, robustețe și reducerea bias-ului

Analiza activității cerebrale utilizand tehnici de IA (T5)

Provocări în cercetare / Noutate / Inovare
Provocari: variabilitatea semnalelor biologice, zgomot, semnalul EEG nu este stationar, dimensionalitatea ridicata a trasaturilor, calitatea clusterizarii
• Tehnici pentru identificarea activitatii cerebrale
• Reprezentarea trasaturilor
• Metode computationale de caracterizare a activitatii cerebrale
• Solutii integrate de intelegere a activitatii cerebrale

Rezultate cercetare:
• Modele avansate de IA pentru procesarea si analiza semnalului cerebral (extragere de trasaturi, reprezentarea trasaturilor, probleme de clusterizare/clasificare)
• Demonstrator care adapteaza si integreaza modele propuse intr-un caz de utilizare specific

Inovare:
• Dezvoltarea de modele particularizate de IA pentru procesarea si analiza semnalului cerebral.
• Integrarea modelelor inovative in sisteme aplicative in domeniul medical (ex. sisteme de diagnostic)