SubsidieMeestersStrijd tegen ongelijke verdeling in financiële keuzes.
Het project richt zich op het bestrijden van ongelijkheid door AI en big data in te zetten voor het identificeren van vooroordelen en het verbeteren van de toegang tot middelen.
Projectdetails
Inleiding
Er zijn verschillende redenen waarom het starten van een project om ongelijkheid te bestrijden met behulp van AI en big data de moeite waard is.
Identificatie van Vooroordelen
AI en big data kunnen helpen bij het identificeren en aanpakken van systematische vooroordelen. AI-algoritmen kunnen worden getraind om patronen en trends in gegevens te identificeren die moeilijk te herkennen zijn voor mensen. Dit betekent dat deze algoritmen kunnen worden gebruikt om vooroordelen in bestaande systemen en processen te identificeren en aanbevelingen te doen voor het aanpakken ervan.
Vermindering van Ongelijkheid
AI en big data kunnen helpen bij het verminderen van ongelijkheid in toegang tot middelen. Big data kan helpen bij het identificeren van gebieden waar middelen onevenredig zijn verdeeld, zoals toegang tot kennis over de aandelenmarkt. Door AI-algoritmen te gebruiken om deze gegevens te analyseren, kunnen beleidsmakers strategieën ontwikkelen om deze ongelijkheden aan te pakken.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Centere B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Activating Business Intelligence (BI) data with AI: from data to infoHet project richt zich op het ontwikkelen van een AI-gebaseerd platform voor bedrijven om efficiënter inzichten uit data te verkrijgen, met aandacht voor technische haalbaarheid en marktpotentieel. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Integratie Artificial Intelligence (AI) in ons softwaresysteem (Social Impact-dashboard)Het project beoogt de integratie van AI in ons Social Impact-dashboard om kosten te verlagen, de klantbediening te verbeteren en een breder klantensegment aan te boren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Project HominisHet project richt zich op het ontwikkelen van een ethisch AI-systeem voor natuurlijke taalverwerking dat vooroordelen minimaliseert en technische, economische en regelgevingsrisico's beheert. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Van data via AI naar gedragsverandering en gezondheidsbevordering.Het MITH-traject onderzoekt het gebruik van AI voor het voorspellen en monitoren van effectieve interventies bij gedragsverandering en gezondheidsbevordering. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
AI tool voor export marktselectieWebish onderzoekt de haalbaarheid van een AI-tool die MKB's adviseert bij internationalisering op basis van big data-analyse en actuele marktinzichten. | Mkb-innovati... | € 19.200 | 2021 | Details |
Activating Business Intelligence (BI) data with AI: from data to info
Het project richt zich op het ontwikkelen van een AI-gebaseerd platform voor bedrijven om efficiënter inzichten uit data te verkrijgen, met aandacht voor technische haalbaarheid en marktpotentieel.
Integratie Artificial Intelligence (AI) in ons softwaresysteem (Social Impact-dashboard)
Het project beoogt de integratie van AI in ons Social Impact-dashboard om kosten te verlagen, de klantbediening te verbeteren en een breder klantensegment aan te boren.
Project Hominis
Het project richt zich op het ontwikkelen van een ethisch AI-systeem voor natuurlijke taalverwerking dat vooroordelen minimaliseert en technische, economische en regelgevingsrisico's beheert.
Van data via AI naar gedragsverandering en gezondheidsbevordering.
Het MITH-traject onderzoekt het gebruik van AI voor het voorspellen en monitoren van effectieve interventies bij gedragsverandering en gezondheidsbevordering.
AI tool voor export marktselectie
Webish onderzoekt de haalbaarheid van een AI-tool die MKB's adviseert bij internationalisering op basis van big data-analyse en actuele marktinzichten.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Human collaboration with AI agents in national health governance: organizational circumstances under which data analysts and medical experts follow or deviate from AI.This project aims to explore the socio-cultural dynamics of AI in health governance across six countries to develop a theory on ethical AI intervention and its impact on national health policies. | ERC Starting... | € 1.499.961 | 2023 | Details |
Developing Bias Auditing and Mitigation Tools for Self-Assessment of AI Conformity with the EU AI Act through Statistical MatchingAct.AI aims to enhance AI fairness and compliance with the EU AI Act by providing a versatile, plug-and-play tool for continuous bias monitoring across various data types and industries. | ERC Proof of... | € 150.000 | 2024 | Details |
Network Fairness: A novel complex network approach for tackling inequalities in society and algorithmsThe project aims to develop a network fairness framework and software to systematically detect, forecast, and mitigate social inequalities driven by complex interactions and algorithms. | ERC Starting... | € 1.481.736 | 2025 | Details |
Participatory Algorithmic Justice: A multi-sited ethnography to advance algorithmic justice through participatory designThis project develops participatory algorithmic justice to address AI harms by centering marginalized voices in research and design interventions for equitable technology solutions. | ERC Starting... | € 1.472.390 | 2025 | Details |
Algorithmic Bias Control in Deep learningThe project aims to develop a theory of algorithmic bias in deep learning to improve training efficiency and generalization performance for real-world applications. | ERC Starting... | € 1.500.000 | 2022 | Details |
Human collaboration with AI agents in national health governance: organizational circumstances under which data analysts and medical experts follow or deviate from AI.
This project aims to explore the socio-cultural dynamics of AI in health governance across six countries to develop a theory on ethical AI intervention and its impact on national health policies.
Developing Bias Auditing and Mitigation Tools for Self-Assessment of AI Conformity with the EU AI Act through Statistical Matching
Act.AI aims to enhance AI fairness and compliance with the EU AI Act by providing a versatile, plug-and-play tool for continuous bias monitoring across various data types and industries.
Network Fairness: A novel complex network approach for tackling inequalities in society and algorithms
The project aims to develop a network fairness framework and software to systematically detect, forecast, and mitigate social inequalities driven by complex interactions and algorithms.
Participatory Algorithmic Justice: A multi-sited ethnography to advance algorithmic justice through participatory design
This project develops participatory algorithmic justice to address AI harms by centering marginalized voices in research and design interventions for equitable technology solutions.
Algorithmic Bias Control in Deep learning
The project aims to develop a theory of algorithmic bias in deep learning to improve training efficiency and generalization performance for real-world applications.