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Spin Glasses, Learning, and Optimisation in High Dimension

Description du projet

Des verres de spin à une IA plus intelligente

Pourquoi certains algorithmes d’apprentissage automatique fonctionnent-ils si bien, même lorsqu’ils ne le devraient pas? La réponse pourrait se trouver dans les verres de spin, d’étranges matériaux magnétiques étudiés pour la première fois dans les années 1980 et qui ont intrigué les physiciens par leur comportement désordonné et imprévisible. Ces systèmes, dans lesquels les particules «tournent» en conflit les unes avec les autres, ont depuis lors inspiré des connaissances dans tous les domaines, des réseaux cérébraux à l’intelligence artificielle. Mais nombre de leurs mystères demeurent irrésolus. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet SLOHD s’attaque à l’un des plus complexes: la transition de phase dans le modèle mixte de Sherrington-Kirkpatrick. À l’aide d’une nouvelle approche dynamique, il explore également les liens avec les réseaux neuronaux. En associant la physique et l’apprentissage automatique, SLOHD espère faire progresser à la fois la théorie et l’IA dans le monde réel.

Objectif

"This project aims at tackling problems in statistical mechanics, with a primary focus on spin glasses, followed by an exploration of machine learning related questions. Spin glasses, initially studied in the 1980s using non-rigorous methods by theoretical physicists, revealed complex behaviours which were previously unknown: They conjectured that the phenomenon they depicted should be present in many more models such as neuronal networks. From a mathematical perspective, spin glasses are disordered systems where each ""spin"" can be seen as a random variable, interacting with others through a network of complex, often conflicting, interactions. Recent recognition in the field, with Giorgio Parisi winning the Nobel Prize in 2021 and Michel Talagrand receiving the Abel Prize in 2024, highlights the importance of spin glass studies. However, many questions remain unanswered, particularly regarding the mixed SherringtonKirkpatrick model: the phase transition between the high and the low-temperature regime is not known rigorously. One key objective of the fellowship is to explore this phase transition mainly through a dynamical approach by viewing the disorder in the Hamiltonian as different Brownian motions, with temperature playing the role of time. Beyond spin glasses, the project will also investigate neural networks (specifically, one-hidden-layer models with a large but finite number of neurons): the algorithms underlying their training are still not fully understood, and we aim to elucidate why, despite the non-convexity of their objective, do they converge to a desirable solution?
Although spin glasses and machine learning may seem unrelated at first glance, it is believed that many probabilistic techniques from spin glass theory can be applied to understanding machine learning algorithms, especially in high-dimensional settings. By bridging these two areas, the fellowship aims to deepen our theoretical understanding of both domains.


"

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 242 260,56
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
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