Detail projektu
Multilingual and Cross-cultural interactions for context-aware, and bias-controlled dialogue systems for safety-critical applications
Období řešení: 1. 1. 2024 - 31. 12. 2026
Typ projektu: grant
Kód: 101135916
Agentura: Evropská komise EU
Program: HORIZON EUROPE
ELOQUENCE se zaměřuje na výzkum a vývoj nových technologií podporujících kolaborativní hlasové/chatové roboty pro aplikace s nízkým (nízké riziko) i vysokým (vysoké riziko) zabezpečením. Dialogové motory poháněné hlasovými asistenty se již vyskytují v různých komerčních/vládních aplikacích s nižší nebo vyšší úrovní složitosti. V obou případech lze tuto složitost převést na problém analýzy nestrukturovaných dialogů. Klíčovým cílem projektu ELOQUENCE je porozumět nestrukturovaným dialogům a vést je vysvětlitelným, bezpečným, znalostně podloženým, důvěryhodným a nezaujatým způsobem, přičemž je třeba zohlednit a navázat na předchozí úspěchy v této oblasti (např. nedávno spuštěný chatGPT Large Language Models (LLM). Při zapojení klíčových průmyslových podniků z Evropy do tohoto projektu (tj. Omilia, Telefonica. ...) bude k bezpečnosti přistupováno pomocí člověka ve smyčce pro aplikace kritické z hlediska bezpečnosti (tj. záchranné služby) a prostřednictvím vyhledávání informací a ověřování faktů na základě online znalostní báze pro méně kritické autonomní systémy (tj. domácí asistenti). ELOQUENCE se zaměří na výzkum a vývoj těchto nových konverzačních technologií umělé inteligence ve vícejazyčných a multimodálních prostředích. Zaměří se jak na základní výzkum, tak na jeho přímé nasazení prostřednictvím dvou pilotních projektů: 1) kontaktní centra tísňového volání a 2) inteligentní asistenti prostřednictvím decentralizovaného školení v inteligentních domácnostech.
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT) , spoluřešitel
Schwarz Petr, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT) , spoluřešitel
Beneš Karel, Ing. (UPGM FIT VUT)
Fajčík Martin, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Heřmanský Hynek, prof. Ing., Dr.Eng. (UPGM FIT VUT)
Kesiraju Santosh (UPGM FIT VUT)
Peng Junyi, Msc. Eng. (UPGM FIT VUT)
Pešán Jan, Ing. (UPGM FIT VUT)
Rohdin Johan A., Dr. (UPGM FIT VUT)
Sarvaš Marek, Bc. (UPGM FIT VUT)
Sedláček Šimon, Ing. (UPGM FIT VUT)
Yusuf Bolaji (UPGM FIT VUT)
2024
- PEŠÁN Jan, JUŘÍK Vojtěch, RŮŽIČKOVÁ Alexandra, SVOBODA Vojtěch, JANOUŠEK Oto, NĚMCOVÁ Andrea, BOJANOVSKÁ Hana, ALDABAGHOVÁ Jasmína, KYSLÍK Filip, VODIČKOVÁ Kateřina, SODOMOVÁ Adéla, BARTYS Patrik, CHUDÝ Peter a ČERNOCKÝ Jan. Speech production under stress for machine learning: multimodal dataset of 79 cases and 8 signals. Nature Scientific Data, roč. 11, č. 1, 2024, s. 1-9. ISSN 2052-4463. Detail