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Nonlinear Evolutions and Iterative Algorithms: Optimization and Control

Obiettivo

Iterative algorithms (IA) stand as the very backbone of scientific computing. Traditional IA rely on convex optimization to guide the search for optima, severely limiting their scope to local solutions. Consequently, nonconvex problems are regarded as the ultimate challenge of global optimization. Solving them with convergence guarantees will lead to numerous scientific discoveries, such as finding new medications through optimization of the properties of molecules or enhancing materials for solar cells to accelerate advances in green technologies.
The first goal of NEITALG is to design new, efficient, and scalable iterative algorithms that can provably solve relevant nonsmooth nonconvex optimizations. This will allow us to overcome locality barriers and open up an entirely new field in scientific computing.
Furthermore, parametric IA, which are tailored to training data —making them learnable IA— are currently driving remarkable advances in computing and machine learning. However, most of these systems lack rigorous guarantees of performance or interpretability of results.
The second goal of NEITALG is to formulate new learnable IA with focus on interpretability and generalization guarantees. This will greatly advance the development of safer and more reliable technologies based on machine learning.
The key approach to achieve both goals involves the systematic study of the largely unexplored mathematical field connecting iterative algorithms and nonlinear evolutions (NE). NEITALG will
1. Explore the principles for which the analysis of NE provides insights into the convergence of an IA;
2. Generate new IA from nonstandard NE to overcome traditional limitations (e.g. locality, lack of interpretability);
3. Provide mean-field optimal control theories for new learnable IA;
4. Obtain guarantees for learnable IA on metric spaces;
5. Develop code and conduct numerical experiments for novel solvers for nonlinear ODE/PDE and new methods for 3D computer vision.

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-ADG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
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.

€ 2 086 498,00
Indirizzo
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Germania

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Regione
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
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.

Nessun dato

Beneficiari (1)

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