SubsidieMeestersAI Learning Game
Een educatieve stealth/hacking game ontwikkelen die spelers bewust maakt van cybercrime en AI, terwijl ze leren samenwerken met een AI-getrainde co-op speler op hun eigen niveau.
Projectdetails
Inleiding
Cyberveiligheid wordt hedendaags een steeds groter probleem en is niet alleen meer een zaak van bedrijven; burgers krijgen in steeds toenemende mate met steeds ingewikkeldere cybertechnieken te maken.
Projectdoel
[Aanvrager/Partner] wil een educatieve stealth/hacking co-op game ontwikkelen waarbij spelers niet alleen bekend en bewust worden van de gevaren van cybercrime, maar ook door middel van het leren trainen van een mede-speler (de co-op speler) met behulp van AI (machine learning) beter begrijpen hoe de techniek achter AI in zijn werk gaat en wat de daar de gevaren van zijn.
Unieke Kans
Een dergelijke combinatie van een leuk uitdagend spel met educatieve waarde op het gebied van cybercrime en AI bestaat niet en daarin zien wij een kans.
Eindproduct
Het beoogde eindproduct is een educatieve game waarbij een niet-technische speler met behulp van Artificial Intelligence strategie leert om een co-op speler binnen een stealth/hacking game te trainen die zowel beide rollen (stealth/hacker) kan vervullen en kan samenwerken met een human player.
AI Getrainde Co-op Speler
Deze AI-getrainde co-op speler heeft meerdere intelligentieniveaus, waardoor de human player zijn match kan vinden en op deze manier uitgedaagd wordt op zijn spelniveau. Daarnaast leert de speler hoe een AI getraind kan worden.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2021 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Aanvrager geen rechtspersoonpenvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
TableTop security journeyHet project onderzoekt de haalbaarheid van een hybride multi-player CMS-omgeving voor teamgerichte cyber security interventies en scenario-trainingen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Unit2020 - AI i.c.m. menselijk handelen t.b.v. cybersecurityUnit2020 ontwikkelt een scan voor cybersecurity-analyse in diverse sectoren en onderzoekt de rol van AI versus menselijke inspectie voor optimale beveiliging. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Analyse van psychologische veiligheid door middel van Serious GamingHet project richt zich op het analyseren van teams en organisaties via serious games, waarbij real life data wordt gebruikt om trainingen en verandertrajecten te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Virtual Personal Development Learning PlatformHet project ontwikkelt een AI-gestuurde applicatie om kinderen te ondersteunen in hun persoonlijke ontwikkeling door signalen te monitoren en gerichte interventies aan te bieden. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Serious Surreal MMORPGYvora Game Studio onderzoekt de technische haalbaarheid van machine learning om uitdagend en dynamisch gedrag in games te creëren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
TableTop security journey
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een hybride multi-player CMS-omgeving voor teamgerichte cyber security interventies en scenario-trainingen.
Unit2020 - AI i.c.m. menselijk handelen t.b.v. cybersecurity
Unit2020 ontwikkelt een scan voor cybersecurity-analyse in diverse sectoren en onderzoekt de rol van AI versus menselijke inspectie voor optimale beveiliging.
Analyse van psychologische veiligheid door middel van Serious Gaming
Het project richt zich op het analyseren van teams en organisaties via serious games, waarbij real life data wordt gebruikt om trainingen en verandertrajecten te verbeteren.
Virtual Personal Development Learning Platform
Het project ontwikkelt een AI-gestuurde applicatie om kinderen te ondersteunen in hun persoonlijke ontwikkeling door signalen te monitoren en gerichte interventies aan te bieden.
Serious Surreal MMORPG
Yvora Game Studio onderzoekt de technische haalbaarheid van machine learning om uitdagend en dynamisch gedrag in games te creëren.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
AI generated v-learning contentMeta-Skills ontwikkelt AI-gestuurde simulaties voor professionele trainingen, gericht op cruciale communicatie in uitdagende situaties. | 1.1 - Het ve... | € 432.543 | 2023 | Details |
Take 5 technologische innovaties voor leiderschapsgameTake 5 is een mobiel leiderschapsspel dat AI gebruikt voor adaptieve training, waarbij spelers in vijf minuten vaardigheden oefenen en direct toepassen in realistische situaties. | Mkb-innovati... | € 122.500 | 2019 | Details |
Machine Learning for Offensive Computer SecurityThe Malfoy project explores the application of machine learning in offensive security to identify vulnerabilities and develop innovative defenses against evolving cyber threats. | ERC Consolid... | € 1.962.000 | 2023 | Details |
AI Fuzzing TechnologieHet project ontwikkelt een geïntegreerde Fuzzing Stack om de beveiliging van embedded software in diverse apparaten te verbeteren, met als doel efficiëntere en veiligere producten te creëren. | Mkb-innovati... | € 208.320 | 2021 | Details |
Privacy-bestendige AI-gedreven platform voor teamsamenstelling en mentoring in de freelance economySamenwerking aan een privacybestendige AI-toepassing voor het samenstellen van teams en mentorrelaties in de freelance-economie, gericht op het voorkomen van bias. | Mkb-innovati... | € 186.900 | 2023 | Details |
AI generated v-learning content
Meta-Skills ontwikkelt AI-gestuurde simulaties voor professionele trainingen, gericht op cruciale communicatie in uitdagende situaties.
Take 5 technologische innovaties voor leiderschapsgame
Take 5 is een mobiel leiderschapsspel dat AI gebruikt voor adaptieve training, waarbij spelers in vijf minuten vaardigheden oefenen en direct toepassen in realistische situaties.
Machine Learning for Offensive Computer Security
The Malfoy project explores the application of machine learning in offensive security to identify vulnerabilities and develop innovative defenses against evolving cyber threats.
AI Fuzzing Technologie
Het project ontwikkelt een geïntegreerde Fuzzing Stack om de beveiliging van embedded software in diverse apparaten te verbeteren, met als doel efficiëntere en veiligere producten te creëren.
Privacy-bestendige AI-gedreven platform voor teamsamenstelling en mentoring in de freelance economy
Samenwerking aan een privacybestendige AI-toepassing voor het samenstellen van teams en mentorrelaties in de freelance-economie, gericht op het voorkomen van bias.