Titre :
Un cadre empirique pour les systèmes robustes d’apprentissage automatique et son application dans L’IA au service de la logistique (AI4L).
Numéro de l’entente :
1000536
Valeur d'entente :
263 793,00 $
Date d'entente :
30 mars 2023 - 31 mars 2026
Description :
Les technologies d’apprentissage automatique ont été largement adoptées dans de nombreux domaines critiques afin de soutenir la prise de décision intelligente avec des performances supérieures. Avec le succès de ces nouvelles technologies, l’application du langage machine introduit des menaces nouvelles et appréciables pour les systèmes alimentés par l’IA. Les décideurs politiques du monde entier ont déployé des efforts pour promulguer des réglementations en vue de renforcer et de normaliser la cybersécurité et la protection de la vie privée dans le domaine de l’IA. Il est essentiel de veiller à ce que les systèmes d’intelligence artificielle puissent se conformer à la réglementation et satisfaire aux exigences standard. Ce projet se concentrera sur le développement d’une taxonomie des technologies offensives et défensives de pointe en matière d’intelligence artificielle, basée sur une analyse exhaustive de la littérature, y compris une collection de défis adverses et d’utilitaires de défense en source ouverte; sur la conception de mécanismes efficaces de défense de la sécurité et de la vie privée contre les menaces rencontrées dans la phase d’entraînement et de prédiction du modèle d’intelligence artificielle; et sur le développement d’un cadre empirique composé d’un ensemble d’outils de meilleures pratiques qui peuvent être utilisés pour permettre le développement et le déploiement d’applications d’intelligence artificielle robustes.
Organisation :
Conseil national de recherches Canada
Résultats prévus :
À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.
Location :
Guelph, Ontario, CA N1G 2W1
Numéro de référence :
172-2022-2023-Q4-1000536
Type d'entente :
subvention
Type de rapport :
Subventions et des contributions
Numéro d'entreprise du bénéficiaire :
108161829
Recipient Type:
établissement universitaire et institution publique
Renseignements supplémentaires :
Cet accord a été modifié 1 fois. La valeur totale des modifications est de $263,793. dollars.
Date de modification
7 févr. 2025
Nom légal du bénéficiaire :
University of Guelph
Circonscription fédérale :
Guelph
Numéro de la circonscription fédérale :
35033
Programme :
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
But du programme :
Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.
Identificateur du SCIAN :
541710