Description du projet
Analyse de réseaux aléatoires
L’analyse de réseau est une technique clé de la science moderne. La disponibilité de quantités massives de données et les interactions entre les individus de grandes populations ont placé l’analyse de réseau au premier plan des défis scientifiques actuels. Dans ce contexte, le projet RandNET, financé par l’UE, rassemblera des chercheurs de premier plan du monde entier dans les domaines de la combinatoire, de la théorie des probabilités, de l’informatique et des statistiques dans le but de fusionner les approches de ces domaines dans les fondements mathématiques pour l’analyse de réseaux aléatoires. L’objectif premier de RandNET est d’œuvrer pour permettre de réelles applications dans la science des données et l’apprentissage sur de grands réseaux. Deuxièmement, il établira une large plateforme de diffusion des connaissances sur le thème de l’aléatoire et de l’apprentissage en réseau.
Objectif
Large Networks is one of the key notions in contemporary science and technology. The availability of massive amounts of data and interaction between individuals of large populations of any kind, whether biological, social or computer units, places network analysis at the forefront of current scientific challenges. The mathematical foundations of large networks have now become the focus of research in the later decades from diverse perspectives. The project RandNET brings together leading researchers worldwide from the areas of combinatorics, probability theory, computer science and statistics with the aim of blending approaches from these areas in the rigorous mathematical foundations for analysing random networks. The whole project is driven by real applications in data science and learning on large networks. This is planned through an alliance between academic and industrial partners. A second goal of the project is to establish a wide platform of knowledge dissemination on the topic of randomness and learning in networks for use of specialists from all scientific disciplines.
Champ scientifique
Programme(s)
Régime de financement
MSCA-RISE - Marie Skłodowska-Curie Research and Innovation Staff Exchange (RISE)Coordinateur
08034 Barcelona
Espagne