Descripción del proyecto
Descubrir cómo ampliar los métodos de optimización continua sin proyección
En las últimas décadas, se ha demostrado que la optimización convexa, una clase de optimización continua que incluye los métodos de mínimos cuadrados, es muy valiosa para las disciplinas científicas y de ingeniería. Recientemente, se ha puesto en práctica con gran éxito para apoyar el uso en auge de los datos masivos y la inteligencia artificial (IA). Los métodos computacionalmente eficientes (sin proyección) han resultado especialmente útiles, pero su ampliación ha sido complicada debido a la complejidad limitada del oráculo de optimización. El equipo del proyecto ProFreeOpt, financiado por el CEI, tiene como objetivo estudiar una serie de oráculos de este tipo para comprender cómo unos pasos de optimización sencillos y eficaces producirían oráculos sin proyección equiparables a los basados en proyecciones. Este trabajo fundacional conduciría a una nueva era de optimización continua en la era de los datos masivos y la IA.
Objetivo
Efficient algorithms for continuous and in particular convex optimization have revolutionized science and engineering in the past decades, providing the engine that drives numerous key technical and computational practices used across almost every scientific and engineering discipline.
In particular, it is one of the main pillars of the ongoing data science and AI revolution. For many important large scale optimization problems that include constraints that are complex yet highly-structured, the algorithmic weapon of choice are so-called projection-free methods, which are mostly based on the classical Frank-Wolfe method.
Despite vast interest and progress in recent years on scaling up projection-free methods, their optimization oracle complexity remains significantly inferior to their projection-based counterparts. This shortcoming prevails throughout almost every optimization paradigm of interest and is often the bottleneck in further scaling-up this important family of optimization methods.
The overarching goal of this project is the foundational and systematic study of the landscape of continuous optimization with computationally efficient (projection-free) optimization oracles. My goal is to develop an understanding, across a variety of central optimization paradigms, of how far can we push methods that rely only on simple and efficient optimization steps towards matching the complexities of state-of-the-art projection-based methods (that rely on computationally-expensive optimization steps). I envision that the novel algorithmic and methodological results that will come out of this research will lay the foundations to a new generation of far more advanced algorithms for continuous optimization with structured constraints. These will allow to tackle on a practical scale a much richer variety of optimization settings, and will be built to leverage, in a more specialized fine-grained manner, favorable and plausible structure of optimization problems.
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.
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
32000 Haifa
Israel