Description du projet
Un réseau neuronal probabiliste pour des applications scientifiques
L’apprentissage automatique a induit des avancées considérables dans de nombreux domaines et secteurs scientifiques. Il a également permis le développement de méthodologies et d’équipements améliorés, ce qui est crucial pour des scientifiques en quête de meilleurs outils d’analyse. Néanmoins, malgré leur potentiel, les réseaux neuronaux actuels à grande échelle ne conviennent pas aux applications scientifiques impliquant des ensembles de données limités. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet PRINN va initier une révolution dans l’apprentissage automatique à des fins scientifiques et concevoir un réseau neuronal probabiliste informé par la physique, spécialement conçu pour les petits ensembles de données. Le projet va étudier et relever les défis qui limitent les méthodes probabilistes actuelles, améliorant ainsi la vitesse et la précision de ces réseaux.
Objectif
Scientists have huge needs for better analysis tools. Machine learning is a powerful framework to provide outstanding tools, but the current large-scale neural networks are not adapted for scientific applications where datasets are limited. Probabilistic networks are a powerful alternative for smaller datasets. However, they have flaws that prevent them to work well for complex tasks. They notably have speed and accuracy limitations.
This project aims to make a breakthrough in machine learning for scientific applications by developing a new physics-informed probabilistic neural network adapted for small datasets. The basic unit of our network overcomes the limitations of the current probabilistic methods by considering a recurrent Gaussian process and using an analytical integration method. The first objective of our project is to deploy several units that each represent a state in a neural network, and to consider abrupt transitions from one state to another. This network will be applied to the analysis of single-particle tracking data, an important and complex biology problem for which our model will be particularly well-suited. Next, we will extend our network to consider maps and spatiotemporal maps. This second phase will be applied to mapping cell viscosity, a particularly promising super-resolution technique that does not require specific markers. Our last objective is to create a modular network to enable better scalability of our architecture for more complex tasks. We will test this architecture on multimodal data like vital signs to predict patient outcomes. This project will therefore result in a powerful open-access neural network that other scientists will be able to derive for their scientific applications, along with a series of three scientific tools that will redefine the state-of-the-art in their respective fields and for which we expect a large use.
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).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships
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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.
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
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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.
75006 PARIS
France
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.