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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Scalable Learning for Reproducibility in High-Dimensional Biomedical Signal Processing: A Robust Data Science Framework

Objectif

Data science has quickly expanded the boundaries of signal processing and statistical learning beyond their accustomed domains. Powerful and complex machine learning architectures have evolved to distinguish relevant information from randomness, artifacts and irrelevant data. However, existing learning frameworks lack computationally scalable, tractable, and robust methods for high-dimensional data. Consequently, discoveries, for example, in genomic data can be the result of coincidental findings that happen to reach statistical significance. As long as groundbreaking advances in biotechnology are not accompanied by appropriate learning frameworks, valuable efforts are spent on researching false positives. ScReeningData develops a coherent fast and scalable learning framework that jointly addresses the fundamental challenges of drastically reducing computational complexity, providing statistical and robustness guarantees, and quantifying reproducibility in large-scale and high-dimensional settings. An unprecedented approach is developed that builds upon very recent work of the PI. The underlying concept is to repeat randomized controlled experiments that use computer-generated fake variables as negative controls to trigger an early stopping of the learning algorithms, thereby mitigating the so-called curse of dimensionality. In contrast to existing methods, the proposed methods are completely tractable and scalable to ultra-high dimensions. The gains of developing advanced robust learning methods that are computed ultra-fast and with tight guarantees on the targeted rate of false positives are enormous. They lead to new reproducible discoveries that can be made with high statistical power. Due to the fundamental nature and the broad applicability of the proposed learning methods, the impacts of this project extend far beyond the considered biomedical signal processing use-cases, benefitting all scientific domains that analyze high-dimensional data.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2021-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TECHNISCHE UNIVERSITAT DARMSTADT
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 500 000,00
Adresse
KAROLINENPLATZ 5
64289 DARMSTADT
Allemagne

Voir sur la carte

Région
Hessen Darmstadt Darmstadt, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 500 000,00

Bénéficiaires (1)

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