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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Challenges in Competitive Online Optimisation

Descrizione del progetto

Quando gli algoritmi decidono senza vedere il futuro

Molti sistemi digitali devono prendere decisioni velocemente, senza sapere cosa succederà dopo, ad esempio per le app per chiedere passaggi in auto o le reti dati. Sebbene questo tipo di processo decisionale online sia il fulcro dell’informatica moderna, si fatica ancora a progettare strategie in grado di far fronte in modo affidabile all’incertezza. Il progetto CCOO, finanziato dal CER, si propone di risolvere questo problema attingendo alla teoria degli algoritmi online e al campo in rapida crescita degli algoritmi ad apprendimento aumentato. In particolare, indagherà il modo in cui le previsioni generate dall’apprendimento automatico possono guidare le decisioni, preservando al contempo solide garanzie in caso queste si rivelino errate. CCOO si propone di cambiare il funzionamento degli algoritmi nei casi in cui il futuro è sconosciuto, una realtà sempre più comune nell’era digitale.

Obiettivo

Online decision-making, characterized by the need to make decisions without knowledge of the future, lies at the heart of numerous applications. Despite its prevalence, our grasp of effective strategies for handling the associated uncertainty remains poor. Through the lens of the established framework of online algorithms as well as the emerging field of learning-augmented algorithms, this project aims to address central challenges in decision making under uncertainty.

While there has been extensive research on online algorithms, many of the field's core challenges remain unresolved. However, several recent discoveries of new algorithmic design and analysis techniques have opened up novel avenues for overcoming previous obstacles.

Alongside these technical advancements, the rise of machine learning is now significantly enriching our toolset for dealing with uncertainty. This has motivated the recent emergence of the field of learning-augmented algorithms. Here, an algorithm's input is augmented with predictions, aiming for near-optimal performance if predictions are reasonably good, while still retaining classical worst-case guarantees even for highly erroneous predictions.

Inspired by these recent developments, this project aims to substantially elevate our understanding of decision-making under uncertainty. The main objectives are (1) to explore new directions around the concept of work functions, (2) to elevate the mirror descent technique into a generic tool for online algorithm design, (3) to develop universal techniques for designing learning-augmented algorithms, and (4) to expand the scope of learning-augmented algorithms to new domains.

The project addresses questions at the forefront of theoretical computer science, building on the PI's recent success in resolving several long-standing problems, and strives for foundational contributions to the timely issue of leveraging machine-learned predictions for improved algorithm design.

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.

Questo progetto non è ancora stato classificato con EuroSciVoc.
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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-2024-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD
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.

€ 1 499 828,00
Indirizzo
WELLINGTON SQUARE UNIVERSITY OFFICES
OX1 2JD Oxford
Regno Unito

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Regione
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Oxfordshire
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.

€ 1 499 828,00

Beneficiari (1)

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