Projektbeschreibung
Die gläserne Decke des maschinellen Lernens von Graphen durchbrechen
Graphen sind für die Darstellung strukturierter Daten in Bereichen von der Biologie über soziale Netzwerke bis hin zu Stromnetzen notwendig. Trotz ihrer vielversprechenden Möglichkeiten steht das graphenbasierte maschinelle Lernen vor einer entscheidenden Herausforderung: dem Fehlen einer grundlegenden Theorie. Derzeitige graphische neuronale Netze basieren auf nachrichtenbasierten Algorithmen, die erhebliche theoretische und praktische Einschränkungen aufweisen. Außerdem berücksichtigen sie nicht die unterschiedlichen Eigenschaften von Graphen aus verschiedenen Bereichen, woraus unzuverlässige Ergebnisse entstehen. Im Rahmen des ERC-finanzierten Projekts MALAGA wird daher eine bahnbrechende Theorie für das graphenbasierte maschinelle Lernen entwickelt. MALAGA versucht, die Leistung, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit von graphischen neuronalen Netzen zu verbessern, indem es sich mit den Einschränkungen bestehender Methoden befasst, wobei der Schwerpunkt auf biologischen Netzen, sozialen Netzen und Online-Empfehlungssystemen liegt.
Ziel
In many scientic domains, graphs are the objects of choice to represent structured data: from molecules to social networks, power grids, the internet, and so on. The exploitation of graph data represents a major scientic and industrial challenge. Graph Machine Learning
(GML) is thus a fast-growing eld, with so-called Graph Neural Networks (GNN) at the forefront. However, in sharp contrast with traditional ML, the eld of GML has somewhat jumped from early methods to deep learning, without the decades-long development of well- established notions to compare, analyze and improve algorithms. As a result, 1) GNNs, all based on the so-called message-passing paradigm, have signicant limitations both practical and theoretical, and it is not clear how to address them, and 2) GNNs do not take into account the specicities of graphs coming from domains as dierent as biology or the social sciences. Thus, practical results may vary wildly from one case to the other, with no guidelines on how to design reliable GNNs in each case. Overall, these are the symptoms of an overlooked major issue: GML is hitting a glass ceiling due to its severe lack of a grand, foundational theory.
The ambition of project MALAGA is to develop such a theory. Solving the crucial limitations of the current theory is highly challenging: current mathematical tools cannot analyze the learning capabilities of GML methods in a unied way, existing statistical graph models do
not faithfully represent the many characteristics of modern graph data, computational complexity becomes problematic on large graphs. MALAGA will develop a radically new understanding of GML problems, and of the strengths and limitations of a large panel of algorithms. Our goal is to signicantly boost the performance, reliability and adaptivity of GNNs, with a signicant impact on three types of graph data that exhibit very dierent but representative behaviors: biological networks, social networks, and online recommender systems.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Internet
- Technik und Technologie Werkstofftechnik amorphe Feststoffe
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-STG
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
75794 PARIS
Frankreich
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.