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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Control for Deep and Federated Learning

Obiettivo

Machine Learning (ML) is forging a new era in Applied Mathematics (AM), leading to innovative and powerful methods. But the need for theoretical guarantees generates challenging, fundamental, deep mathematical questions.
This great challenge can be addressed from the perspective of other, more mature areas of AM. CoDeFeL seeks to do so from the rich interface between Control Theory (CT) and ML, contributing to the analytical foundations of ML methods, significantly enlarging, and updating the range of applications of CT.
As our recent results show, classification, regression, and prediction problems in Supervised Learning (SL) and the Universal Approximation Theorem can be successfully recast as the simultaneous or ensemble controllability property of Residual Neural Networks (ResNets). Following this path, we will develop ResNets of minimal complexity and cost, addressing the deep, intricate issue of linking the structure of the data set to be classified with the dynamics of the networks trained.
Taking the turnpike principle as our inspiration, we will build new simplified ResNet architectures. This, however, raises major challenges for the genuinely nonlinear dynamics that ResNets represent.Adjoint methods will also be developed and applied, to understand the sensitivity of ResNets, and proposing techniques for Adversarial Training and computing Saliency Maps, applicable in Unsupervised Learning.
The project is strongly inspired on the challenges arising in relevant applications in digital medicine and internet recommendation systems, among other areas. Accordingly, we will also develop a body of rich, hybrid, cutting-edge methods for data-aware modelling, combining ResNet surrogate models and those inspired on Mechanics, with the aid of Model Predictive Control strategies. New Federated Learning methodologies with privacy preservation guarantees will also be developed.
The computational counterparts will be brought together in a new CoDeFeL GitHub repository.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

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.

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.

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.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

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-ADG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

FRIEDRICH-ALEXANDER-UNIVERSITAET ERLANGEN-NUERNBERG
Contributo netto dell'UE

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.

€ 1 185 565,70
Indirizzo
FREYESLEBENSTRAßE 1
91058 ERLANGEN
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Bayern Mittelfranken Erlangen, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

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.

€ 1 185 565,70

Beneficiari (2)

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