Descripción del proyecto
Desarrollar el aprendizaje automático y la toma de decisiones en función del mercado
En los últimos años, se han producido avances significativos en el aprendizaje automático y la toma de decisiones utilizando un paradigma centralizado, en el que los datos se recogen y procesan en una ubicación central para entrenar modelos y tomar decisiones. Sin embargo, este planteamiento tiene algunos inconvenientes, como los problemas de privacidad. El equipo del proyecto OCEAN, financiado con fondos europeos, desarrollará fundamentos estadísticos y algorítmicos para sistemas en los que intervienen múltiples agentes de aprendizaje y toma de decisiones basados en incentivos, incluida la cuantificación de la incertidumbre a nivel del agente, y explorará la interacción del aprendizaje con las restricciones del mercado, conectando la microeconomía adaptativa y el aprendizaje automático en función del mercado. Su objetivo superar las limitaciones del aprendizaje automático centralizado para allanar el camino a nuevas aplicaciones en campos como las finanzas, el transporte y la sanidad.
Objetivo
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.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC-SYG - HORIZON ERC Synergy GrantsInstitución de acogida
91128 Palaiseau Cedex
Francia