SafeHelper: Utveckling av LLM-drivna multimodala system för människocentrerat beslutsfattande i säkerhetskritiska sammanhang
Forskningsprojekt, 2024 – 2029

The objective of this project is to create SafeHelper, a framework for designing and building LLM-based systems tailored for human-centric, safety-critical applications. SafeHelper aims to offer a structured approach to both the design and evaluation of these systems. Specifically, the SafeHelper framework includes three integral LLM components: SafeHelper.Interpreter, SafeHelper.Analyst, and SafeHelper.Guard, each dedicated to a unique function within the system to ensure reliable analysis, interpretation, and risk assessment.

Deltagare

Yinan Yu (kontakt)

Chalmers, Data- och informationsteknik, Funktionell programmering

Robert Feldt

Chalmers, Data- och informationsteknik, Software Engineering

Samarbetspartners

Sahlgrenska universitetssjukhuset

Gothenburg, Sweden

Finansiering

Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program

Finansierar Chalmers deltagande under 2024–2029

Relaterade styrkeområden och infrastruktur

Informations- och kommunikationsteknik

Styrkeområden

Hälsa och teknik

Styrkeområden

Mer information

Senast uppdaterat

2024-09-27