Descrizione del progetto
Imparare un nuovo modo di sviluppare sistemi di apprendimento statistico
Gli algoritmi di apprendimento statistico, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’IA conversazionale sono oggi possibili grazie ai progressi nel campo dell’apprendimento automatico. Tuttavia, la questione della generalizzazione resta uno dei più grandi misteri irrisolti dell’informatica moderna: perché queste regole di previsione immensamente complesse si applicano con esito positivo a istanze future non viste? Per rispondere a questa domanda, il progetto OPTGEN, finanziato dal CER, si concentrerà sull’apprendimento statistico e di rinforzo e sugli algoritmi di ottimizzazione standard contemporanei per l’addestramento dei modelli di apprendimento. La metodologia OPTGEN evidenzia le carenze intrinseche dei punti di vista ampiamente accettati per quanto riguarda la teoria della generalizzazione degli algoritmi di apprendimento basati sull’ottimizzazione. Il progetto dovrebbe trasformare il nostro modo di vedere e sviluppare sistemi di apprendimento pratici, efficienti e affidabili.
Obiettivo
Recent advances in the field of machine learning (ML) are revolutionizing an ever-growing variety of domains, ranging from statistical learning algorithms in computer vision and natural language processing all the way to reinforcement learning algorithms in autonomous driving and conversational AI. However, many of these breakthroughs demonstrate phenomena that lack explanations, and sometimes even contradict conventional wisdom. Perhaps the greatest mystery of modern ML---and arguably, one of the greatest mysteries of all of modern computer science---is the question of generalization: why do these immensely complex prediction rules successfully apply to future unseen instances? Apart from the pure scientific curiosity it stimulates, I believe that this lack of understanding poses a significant obstacle to widening the applicability of ML to critical applications, like in healthcare or autonomous driving, where the cost of error is disastrous. The broad goal of this project is to tackle the generalization mystery in the context of both statistical learning and reinforcement learning, focusing on optimization algorithms being the de facto contemporary standard in training learning models. Our methodology points out to inherent shortcomings of widely accepted viewpoints with regard to generalization of optimization-based learning algorithms, and takes a crucially different approach that targets the optimization algorithm itself; building bottom-up from fundamental and tractable optimization models, we identify intrinsic properties and develop algorithmic methodologies that enable optimization to effectively generalize in modern statistical- and reinforcement-learning scenarios. A successful outcome would not only lead to a timely and crucial shift in the way the research community approaches generalization of contemporary optimization-based ML, but it may also significantly transform the way we develop practical, efficient and reliable learning systems.
Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-STG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
69978 Tel Aviv
Israele
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.