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Systematic and computer-aided performance certification for numerical optimization

Description du projet

Associer la théorie et la pratique dans l’optimisation numérique

L’optimisation numérique est cruciale pour de nombreux domaines, de la science à l’industrie. La théorie peine toutefois à suivre les besoins pratiques en raison de la complexité croissante des problèmes modernes. Le fossé entre les algorithmes théoriques et leurs applications dans le monde réel ne cesse par conséquent de se creuser. Ce phénomène est souvent responsable de conseils contradictoires entre la théorie et la pratique. Le projet CASPER, financé par le CER entend combler cette lacune en améliorant les fondements théoriques des algorithmes d’optimisation. Il développera des méthodes et des outils performants d’analyse des algorithmes. Ces outils contribueront à créer des algorithmes qui fonctionnent sur des problèmes à grande échelle et dans des environnements informatiques modernes. Il produira également des outils open-source et des algorithmes validés applicables à des domaines tels que l’apprentissage automatique et la robotique.

Objectif

Numerical optimization is a fundamental tool with a growing impact in many disciplines from science to industry. Many of its successes are due to theoretical advances, which are key to developing trust in numerical algorithms. While trust is non-negotiable in many applications, the complexity level of modern and future problems makes it very hard for theory to keep up with efficient proposals. Arguably worse, while both theory and experimental practice are key to the field, their respective recommendations often conflict with each other and the gap between theory and practice gets embarrassingly large.

The main objective of this proposal is to push forward the theoretical foundations of algorithmic optimization to drastically reduce the gap between fundamental theoretical understanding and practical scenarios. To achieve this, we will develop principled and systematic approaches to algorithmic analyses, as well as computer-aided performance certification tools. Whereas my recent works show that such techniques already allow going far beyond the surprisingly few classical templates for algorithmic analysis, they have currently very limited applicability beyond simple scenarios. We will largely broaden the techniques to develop and study modern algorithms with working guarantees that can (i) scale to unprecedented problem and data sizes, (ii) adapt to common problem structures, and (iii) be deployed on modern massively parallel computing environments. On the way, this project will allow for simplified certification and validation of existing theory, an absolute necessity in this era of massive scientific production.

Outcomes of CASPER will include symbolical and numerical algorithmic certification and development tools, as well as algorithms with unprecedented working guarantees. The tools will be released as open-source libraries and algorithms validated on key benchmarks that include challenging machine learning and robotic tasks.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 497 650,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 497 650,00

Bénéficiaires (1)

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