Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Formalised Reasoning about Expectations: Composable, Automated, Speedy, Trustworthy

Opis projektu

Systemy automatycznego różnicowania w programowaniu probabilistycznym

Systemy automatycznego różnicowania, takie jak TensorFlow, oraz języki programowania probabilistycznego, jak np. Stan, służą do upraszczania złożonych obliczeń w uczeniu maszynowym. Jednak tym, co ogranicza ich skuteczność, jest brak podstaw teoretycznych dla programowania komponowalnego, w szczególności dla zastosowania automatycznego różnicowania w odniesieniu do wyborów probabilistycznych i integracji algorytmów wnioskowania bayesowskiego. Celem finansowanego przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych projektu FoRECAST jest rozwój teorii języków programowania i narzędzi umożliwiających wydajne obliczenia z wykorzystaniem pochodnych i prawdopodobieństw. Zespół projektu skupi się na rzeczywistych wyzwaniach związanych z modelowaniem, analizując studia przypadków we współpracy z ekspertami w tej dziedzinie. Jednocześnie będzie pracował nad podstawami semantycznymi i algorytmami dla komponowalnego automatycznego różnicowania w programach probabilistycznych. Celem tych prac jest stworzenie praktycznego stochastycznego systemu automatycznego różnicowania, który zawiera innowacyjne techniki estymacji gradientowej oraz przyjazny dla użytkownika język programowania probabilistycznego na potrzeby złożonego wnioskowania bayesowskiego.

Cel

Automatic Differentiation (AD) systems, like TensorFlow, and probabilistic programming languages (PPLs), like Stan, automate complex computations of derivatives and Bayesian inference tasks. By stream- lining these computations for non-expert users, these high-level systems have accelerated progress across science and society (e.g. by enabling machine learning). Yet, the theoretical foundations needed to build a high-level system for composable programming with derivatives and probabilities are missing. This chasm in our knowledge severely limits the implementation of machine learning techniques, preventing them from reaching their full potential. Specifically, we do not understand (a) how to perform AD on programs built using probabilistic choices and expected values or (b) how to compose (i.e. combine and integrate) Bayesian inference algorithms. FoRECAST addresses this chasm by developing programming language theory and tools for flexible, composable, and efficient calculations with derivatives and prob- abilities. WP 1 develops case studies in collaboration with domain experts, to ensure that FoRECAST creates theory and systems relevant to real-world, complex modelling problems. WP 2 develops the semantic foundations, algorithms, and formalised correctness proofs for composable AD of probabilistic programs. WP 3 builds a practical stochastic (i.e. probabilistic) AD system that synthesises these novel gradient estimation techniques. WP 4 establishes theoretical foundations to compose Bayesian inference algorithms in PPLs. WP 5 implements a user-friendly PPL that facilitates composable Bayesian inference, enabling more flexible modelling for a wider user base. By mathematically formalising, generalising, optimising, and implementing a next generation PPL, this project will lay a trustworthy foundation upon which probabilistic data analysis applications (e.g. reinforcement learning, proteomics modelling, and paleoclimate reconstructions) can rise to the next level.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2024-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

UNIVERSITEIT UTRECHT
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 500 000,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 500 000,00

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0