Projektbeschreibung
Entscheidungsfindung mit maschinellem Lernen und Marktbewusstsein
Das maschinelle Lernen und Entscheidungsfindung über ein zentralisiertes Paradigma, bei dem Daten zentral erfasst und verarbeitet werden, um Modelle zu trainieren und Entscheidungen zu fällen, haben sich in den vergangenen Jahren enorm weiterentwickelt. Doch es gibt auch Nachteile, beispielsweise Bedenken bezüglich Datenschutz. Das EU-finanzierte Projekt OCEAN wird die statistischen und algorithmischen Grundlagen für Systeme schaffen, bei denen mehrere anreizgesteuerte Lern- und Entscheidungsagenten zum Einsatz kommen, darunter Quantifizierung der Unsicherheit auf Agentenebene. Das Projekt wird zudem die Wechselwirkungen zwischen Lernen und Marktbeschränkungen erforschen, um adaptive Mikroökonomie mit maschinellem Lernen mit Marktbewusstsein zu verknüpfen. Das Projekt zielt darauf ab, die Begrenzungen des zentralisierten maschinellen Lernens zu überwinden, um den Weg für neue Anwendungen in Gebieten wie Finanzen, Verkehr und Gesundheitsversorgung zu ebnen.
Ziel
Until recently, most of the major advances in machine learning and decision making have focused on a centralized paradigm in which data are aggregated at a central location to train models and/or decide on actions. This paradigm faces serious flaws in many real-world cases. In particular, centralized learning risks exposing user privacy, makes inefficient use of communication resources, creates data processing bottlenecks, and may lead to concentration of economic and political power. It thus appears most timely to develop the theory and practice of a new form of machine learning that targets heterogeneous, massively decentralized networks, involving self-interested agents who expect to receive value (or rewards, incentive) for their participation in data exchanges.
OCEAN will develop statistical and algorithmic foundations for systems involving multiple incentive-driven learning and decision-making agents, including uncertainty quantification at the agent's level. OCEAN will study the interaction of learning with market constraints (scarcity, fairness), connecting adaptive microeconomics and market-aware machine learning.
OCEAN builds on a decade of joint advances in stochastic optimization, probabilistic machine learning, statistical inference, Bayesian assessment of uncertainty, computation, game theory, and information science, with PIs having complementary and internationally recognized skills in these domains. OCEAN will shed new light on the value and handling of data in a competitive, potentially antagonistic multi-agent environment, and develop new theories and methods to address these pressing challenges. OCEAN requires a fundamental departure from standard approaches and leads to major scientific interdisciplinary endeavors that will transform statistical learning in the long term while opening up exciting and novel areas of research.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-SYG
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91128 Palaiseau Cedex
Frankreich