Hoppa till innehåll
Roy Saurabh

Forskning

Vad jag studerar, och varför det hänger ihop

Fyra områden. De delar en fråga: vad måste gälla, tekniskt och institutionellt, för att ett AI-system ska kunna förlitas på där det påverkar människor?

  1. 01

    AI-assurans och ansvarsutkrävande

    Påståenden om ett AI-system bör kunna kontrolleras av någon som inte varit med och byggt det.

    Vilket underlag om ett AI-system är tillräckligt för ett visst beslut, hos en viss roll, i en viss driftsättning?

    7 relaterade resultat
    • AI assurance
    • Regulation
    • Reproducibility

  2. 02

    Integritetsbevarande samverkande AI

    Institutioner som inte kan samla sina känsliga data kan ändå lära tillsammans, om styrningen byggs jämsides med metoden.

    Vad måste gälla, tekniskt och institutionellt, för att federerad analys av känsliga dataset ska vara förtroendevärd och inte bara decentraliserad?

    3 relaterade resultat
    • Federated learning
    • Privacy
    • AI assurance

  3. 03

    Människocentrerade adaptiva system

    System som anpassar sig efter människor behöver vara ärliga om hur lite de vet om personen framför sig.

    Hur kan adaptiva och affektmedvetna system stödja lärande och välbefinnande utan att övertolka glesa, intima signaler?

    4 relaterade resultat
    • HCI
    • Learning sciences
    • Mental health

  4. 04

    Datastyrning för system i allmänhetens tjänst

    Styrningen av utbildningsdata och barns data avgör vad tekniken tillåts bli.

    Hur bör offentliga institutioner styra data om människor som inte kan ge ett meningsfullt samtycke, och vad kräver det av systemen som byggs på dessa data?

    3 relaterade resultat
    • Data governance
    • Children's data
    • Education

Projekt

Forskningsprojekt

Author2025-

En assuranskedja för AI i drift

En sammanhängande uppsättning reproducerbara verktyg för deploymentberoende riskanalys, exekverbart regulatoriskt resonemang, bedömning av underlagets tillräcklighet och adversariell stresstestning.

AffectLog

Doctoral research2021-2024

Bärbara sensordata och vårdpersonals välbefinnande

Doktorandforskning om huruvida data från bärbara sensorer kan stödja bevakning av psykisk ohälsa hos vårdpersonal i frontlinjen, och var metoden brister.

Université Paris Cité