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ALLIES: Autonomous Lifelong learnIng intelLigent Systems

English title ALLIES: Autonomous Lifelong learnIng intelLigent Systems
Applicant Marcel Sébastien
Number 174239
Funding scheme CHIST-ERA
Research institution IDIAP Institut de Recherche
Institution of higher education Idiap Research Institute - IDIAP
Main discipline Information Technology
Start/End 01.01.2018 - 31.12.2020
Approved amount 496'620.00
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Keywords (2)

self-evaluation; reproducible research

Lay Summary (French)

Lead
Les systèmes d'apprentissage par ordinateur standard nécessitent des données massives et des infrastructures de traitement énormes, mais la principale limitation à leur exploitation provient de la connaissance empirique et rare d'un scientifique expérimenté en fouille de données capable de définir et d'ajuster leur comportement au fil du temps.
Lay summary
Le projet ALLIES jettera les bases du développement de systèmes autonomes et intelligents qui maintiendront leurs performances dans le temps.
Un tel système non supervisé sera en mesure de se mettre à jour automatiquement et d'effectuer une auto-évaluation pour être conscient de l'évolution de sa propre acquisition de connaissances. Il devrait s'adapter à un environnement changeant en suivant un scénario d'apprentissage donné qui équilibre l'importance de la performance sur les données passées et présentes afin d'éviter une dégradation indésirable. De tels systèmes ne peuvent pas être développés sans métriques et protocoles adaptés permettant leur évaluation objective et reproductible. Cette évaluation devrait mesurer en permanence la performance de la tâche donnée et quantifier l'effort requis pour l'atteindre en termes de données collectées par le système et d'interaction avec les humains dans le cas d'un apprentissage actif. Le projet ALLIES développera, évaluera et diffusera ces métriques et protocoles. Ils seront disponibles pour les acteurs européens via une plate-forme d'évaluation ouverte dédiée à la recherche reproductible. Une campagne d'évaluation et un atelier seront organisés pour engager la communauté sur cette voie. En publiant les protocoles d'évaluation et les données, en mettant en place une plate-forme d'évaluation dédiée et en développant des systèmes autonomes pour deux tâches: la traduction automatique et la diarisation des locuteurs, nous pensons que le projet ALLIES stimulera en Europe le développement de systèmes intelligents d'apprentissage.
Direct link to Lay Summary Last update: 08.03.2018

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Project partner



Corporate bodies

Name Address
Université du Maine Université du Maine 72000 FR-Le Mans
Universitat Politècnica de Catalunya Universitat Politècnica de Catalunya Pau Gargallo 5 08028 ES-Barcelona
Laboratoire National de Métrologie et d’Essai Laboratoire National de Métrologie et d’Essai 1 Rue Gaston Boissier 75015 FR-Paris

Abstract

Standard machine learning systems require massive data and huge processing infrastructures, but the main limitation to their spreading comes from the need of the empirical and rare knowledge of an experienced data scientist able to set and adjust their behavior over time. The ALLIES project will lay the foundation for development of autonomous intelligent systems sustaining their performance across time. Such unsupervised system will be able to auto-update and perform self-evaluation to be aware of the evolution of its own knowledge acquisition. It should adapt to a changing environment by following a given learning scenario that balances the importance of performance on past and present data to avoid unwanted regression. Such systems could not be developed without adapted metrics and protocols enabling their objective and reproducible evaluation. This evaluation should assess the performance on the given task and quantify the effort required to reach it in terms of unsupervised data collected by the system and of interaction with humans in the case of active-learning. The ALLIES project will develop and disseminate those metrics and protocols. They will be available to european actors via an open evaluation platform dedicated to reproducible research. An evaluation campaign and a workshop will be organised to engage the community on this path. By publicly releasing the evaluation protocols and data, by releasing a dedicated evaluation platform and by developing autonomous systems for two tasks: machine translation and speaker diarization, we believe that the ALLIES project will boost the development of intelligent lifelong learning systems in Europe.
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