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ERA-NET

El esquema ERA-NET surgió en el VI Programa Marco de IDT de la UE para apoyar la cooperación y la coordinación de actividades, programas e iniciativas nacionales relacionadas con la ciencia, la tecnología y la innovación con el objetivo de reforzar el Espacio Europeo de Investigación (European Research Area, ERA).

En la mayor parte de las ERA-NET, la coordinación ha llegado al punto de poder lanzar convocatorias de ayudas para proyectos de investigación conjuntos. Son convocatorias transnacionales a las que se aplican procedimientos de solicitud, evaluación y selección de propuestas comunes, que han sido elaborados y consensuados por todas las agencias participantes.

Los proyectos que se presentan son de dos/tres años, cercanos al mercado, y con el objetivo de cubrir necesidades de la empresa.

Las Era-Nets pueden ser de cualquier ámbito de la Ciencia y la Tecnología. Aquí se puede ver un resumen de los ERANETS en los que ha participado España en años previos.

Fecha de última modificación: 14/10/2024

Proyectos ERA-NET

LIHLITH: Aprender a interactuar con los humanos mediante la interacción con los humanos durante toda la vida.

Programa específico: Investigación coordinada europea sobre desafíos a largo plazo en ciencias y tecnologías de la información y la comunicación ERA-NET (CHIST ERA)
UPV/EHU: Socio
IP UPV/EHU: Eneko Agirre
Inicio del proyecto: 12/01/2017
Fin del proyecto:   30/09/2020

Breve descripción:  Un sistema de aprendizaje permanente aprende diferentes tareas de forma secuencial, con el tiempo, y mejora en la resolución de futuras tareas relacionadas según la experiencia. LIHLITH se centrará en el diálogo entre humanos y computadoras, donde el sistema utiliza cada experiencia de diálogo para aprender a interactuar mejor, en función del éxito (o fracaso) de interacciones anteriores. La idea clave es que el diálogo se diseñará para producir una recompensa, lo que permitirá al sistema chatbot saber si la interacción fue exitosa o no. La recompensa se utilizará para entrenar los módulos de gestión de dominios y diálogos del chatbot, mejorando el rendimiento y reduciendo el coste de desarrollo, tanto en un único dominio objetivo como especialmente al pasar a nuevos dominios. La investigación será evaluada mediante puntos de referencia disponibles públicamente para permitir la comparación con otros enfoques en el estado del arte. Cuando sea posible, los sistemas participarán en evaluaciones comparativas/competitivas internacionales como WOCHAT o SemEval. El proyecto LIHLITH también desarrollará y entregará protocolos de evaluación y puntos de referencia para permitir la comparación pública y la reproducibilidad basadas en crowdsourcing. LIHLITH se basará en avances recientes en múltiples disciplinas de investigación, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la inducción del conocimiento, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje profundo y el aprendizaje permanente.

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