Descripción del proyecto
Herramientas matemáticas avanzadas para analizar el aprendizaje en el encéfalo
Las redes neuronales artificiales (RNA), impulsadas por la IA se utilizan mucho, pero las redes neuronales biológicas (BNN, por sus siglas en inglés) que se encuentran en el encéfalo son intrínsecamente más eficaces. Mientras que las RNA representan funciones, las BNN representan procesos estocásticos. El encéfalo ha demostrado un aprendizaje más rápido y una mayor capacidad de generalización. Sin embargo, se necesitan más trabajos teóricos para comprender plenamente los mecanismos de aprendizaje en el encéfalo. En este contexto, el equipo del proyecto A2B, financiado por el CEI, desarrollará herramientas matemáticas avanzadas para analizar los procesos de aprendizaje en las BNN. Los objetivos del proyecto son conocer mejor cómo aprende el encéfalo, mejorar la eficacia de la IA con menos datos de entrenamiento y entrenar chips informáticos neuromórficos para emular las BNN. En el proyecto se comienza reinterpretando el proceso de actualización local de los parámetros de las BNN como un método de optimización específico y no estándar sin derivadas.
Objetivo
Why does the brain outperform AI? Artificial neural networks (ANNs) are at the core of the AI revolution. In the past years, enormous efforts have been made to unravel their mathematical properties, leading to fundamental insights and mathematical guarantees on when and why deep learning works well. ANNs are inspired by biological neural networks (BNNs) but differ in many respects: ANNs represent functions while BNNs represent stochastic processes, and the gradient-based deep learning applied for ANNs is very different from the local updating of BNNs.
BNNs are superior to ANNs in the sense that the brain learns faster and generalizes better. Despite the urgency for answers and the rich and interesting mathematical structures that BNNs create, scarcely any theoretical attempts have been made to understand learning in the brain. The stochastic process structure of BNNs and the need to understand the statistical convergence behavior call for a mathematical statistics approach. This project proposes the development of advanced mathematical tools in nonparametric and high- dimensional statistics to analyze learning in BNNs as a statistical method. The starting point is a novel interpretation of the local updating of BNN parameters as a specific and non-standard, derivative-free optimization method. Whereas derivative-free optimization is thought to be slow, our conjecture is that it leads to favorable statistical properties in the setting underlying BNNs.
If the research is successful, it has the potential to open a new research area in mathematical statistics and provide insights into how the brain learns. It could also lead to recommendations on how to make AI more efficient with less training data and how to train neuromorphic computer chips mimicking BNNs.
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. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2023-COG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
7522 NB Enschede
Países Bajos
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.