Descrizione del progetto
Sviluppare l’apprendimento automatico e un processo decisionale sensibile al mercato
Negli ultimi anni, sono stati compiuti progressi significativi nell’apprendimento automatico e nel processo decisionale che ricorrono a un paradigma centralizzato, in cui i dati vengono raccolti ed elaborati in una posizione centrale con finalità di addestramento dei modelli e adozione di decisioni. Questo approccio presenta alcuni inconvenienti, come ad esempio i problemi legati alla privacy. Il progetto OCEAN, finanziato dall’UE, svilupperà basi statistiche e algoritmiche per i sistemi in cui saranno presenti molteplici agenti decisionali e di apprendimento basati su incentivi, tra cui la quantificazione dell’incertezza a livello di agente, ed esplorerà l’interazione dell’apprendimento con i vincoli di mercato, mettendo in connessione la microeconomia adattativa con l’apprendimento automatico sensibile al mercato. Il progetto si propone di superare le limitazioni dell’apprendimento automatico centralizzato al fine di spianare la strada a nuove applicazioni in campi quali il settore finanziario, i trasporti e l’assistenza sanitaria.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-SYG
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC-SYG -Istituzione ospitante
91128 Palaiseau Cedex
Francia