Description du projet
Découvrir des moyens d’étendre les méthodes d’optimisation continue sans projection
Au cours des dernières décennies, l’optimisation convexe, une classe d’optimisation continue comprenant les méthodes des moindres carrés, s’est avérée inestimable pour les disciplines scientifiques et techniques. Plus récemment, elle a été mise en œuvre avec beaucoup de succès pour soutenir l’utilisation en plein essor du big data et de l’IA. Les méthodes efficaces en termes de calcul (sans projection) ont été particulièrement utiles, mais leur mise à l’échelle rencontre des difficultés en raison de la complexité limitée de l’oracle d’optimisation. Le projet ProFreeOpt, financé par le CER, vise à étudier une variété de ces oracles pour comprendre comment des étapes d’optimisation simples et efficaces peuvent produire des oracles sans projection au même titre que les oracles basés sur la projection. Ce travail fondamental pourrait déboucher sur une nouvelle ère d’optimisation continue à l’heure du big data et de l’IA.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-COG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
32000 Haifa
Israël