Wereldwijd zijn er veel initiatieven op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) die gebruik maken van slimme algoritmen, die op basis van trainingsgegevens meer verbanden kunnen leggen dan voor een menselijk brein mogelijk is. Nu er meer AI in gebruik is, rijzen er zorgen over discriminatie van bepaalde individuen of groepen. Het aantal voorbeelden van AI die onbedoeld vooroordelen bevatten of om een andere reden tot oneerlijke uitkomsten leiden, neemt toe
DOCUMENT
Voor de pianist en docent kan meer kennis van het brein van nut zijn. Traditionele leermethoden zijn vaak op verouderde psychologische modellen gebaseerd. Het brein wordt tegenwoordig als een ‘voorspeller’ gezien. Perceptie is de uitkomst van de voorspelling en de sensorische input. Beweging wordt aangestuurd door de voorspelling van de sensorische uitkomsten van de beweging. Behalve bewuste perceptie, beschikken wij ook over onbewuste perceptie waar de motoriek gebruik van maakt. Deze twee soorten perceptie zijn gelieerd aan twee soorten leren: procedural en declarative . Het muziekonderwijs houdt zich vooral met bewuste perceptie en expliciete kennis bezig, terwijl de motoriek juist gebruik maakt van onbewuste perceptie en impliciete, procedural kennis. Kennis van de neurowetenschap houdt de klassieke muziek een spiegel voor.
DOCUMENT
Politici en feministes grijpen naar wetenschappelijke waarheden om hun politieke standpunten over emancipatie en ouderschap te onderbouwen. De één kiest voor traditioneel moederschap en verwijst naar de genen, de ander idealiseert de vrije keuze van mannen en vrouwen en vertrouwt op de maakbaarheid van de hersenen.
DOCUMENT
In het ONTOX-project ontwikkelen we een algemene strategie voor het inzetten van kunstmatige intelligentie (AI) om te voorspellen of en in welke mate chemische stoffen giftig zijn voor mensen. Nieuwe voorspellende algoritmes maken gebruik van big data om een betrouwbare inschatting te geven of een bepaalde stof een gevaar vormt voor de gezondheid.
In het ONTOX-project ontwikkelen we een algemene strategie voor het inzetten van kunstmatige intelligentie (AI) om te voorspellen of en in welke mate chemische stoffen giftig zijn voor mensen. Nieuwe voorspellende algoritmes maken gebruik van big data om een betrouwbare inschatting te geven of een bepaalde stof een gevaar vormt voor de gezondheid.Doel De visie van het ONTOX-consortium is om een functionele en betrouwbare oplossing te creëren voor het inschatten van gezondheidseffecten van chemische verbindingen zonder gebruik te maken van proefdieren, in lijn met de principes van toxiciteitsonderzoek in de 21ste eeuw en ‘next generation’ risico-inschatting. Resultaten ONTOX ontwikkelt een algemene strategie om tot innovatieve ‘new approach methodologies’ (NAM) te komen: nieuwe methodes om voorspellingen te doen over de giftigheid van stoffen voor het menselijk organisme bij herhaalde toediening. Daarnaast dient bepaald te worden op welke manier en in welke mate mensen worden blootgesteld aan de stof. Door deze gegevens te combineren, kan een risico-inschatting worden gemaakt van het effect van de stof op de menselijk gezondheid. Deze strategie kan worden toegepast voor alle soorten chemicaliën en elk type toxiciteitseffect. Het ONTOX-project zal ingrijpende effecten hebben op verschillende niveaus. In het bijzonder zal het de leidende positie van Europa verder verstevigen op het gebied van ontwikkeling, exploitatie, regulering en toepassing van proefdiervrije methodes voor het vaststellen van gezondheidseffecten van stoffen. Looptijd 01 mei 2021 - 01 mei 2026 Aanpak De focus ligt op zes specifieke benaderingsmethoden gericht op nadelige effecten in de lever, nieren en het ontwikkelende brein als gevolg van verschillende chemicaliën, waaronder medicijnen, cosmetica, biociden en additieven en ingrediënten van voedsel. Financiering Dit project wordt gefinancierd vanuit het Horizon 2020-programma van de Europese Unie, nummer 963845.
