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Structured Physics-Inspired Representations and dAta models for efficient Learning

Description du projet

Une solution pour un apprentissage automatique efficace et durable

La croissance rapide et la diversité des avancées dans le domaine de l’IA et de l’apprentissage automatique ont mené à l’adoption généralisée des technologies de l’IA et au développement de nombreux grands modèles de langage, tels que ChatGPT. Bien que ChatGPT soit largement utilisé, il nécessite une puissance de calcul et une énergie considérables, ce qui met en évidence les défis liés à l’efficacité et à la durabilité de ces systèmes. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet SPIRAL entend mettre au point des modèles d’apprentissage automatique structurés et ciblés, à la fois plus efficaces et plus faciles à interpréter. Le projet permettra de mieux comprendre comment les données structurées sont traitées et interprétées en interne, tout en optimisant les architectures actuelles pour améliorer l’efficacité et la durabilité de la formation.

Objectif

Artificial Intelligence (AI) is set to revolutionize technology and society. While the fast improvement and adoption of AI comes with tremendous potential, it also brings significant challenges. The rise of so-called Large Language Models such as ChatGPT, which require tremendous computational resources, notably highlights the need for more efficient architectures to address sustainability and sovereignty concerns.
In this context, the SPIRAL projectStructured Physics-Inspired Representations and dAta models for efficient Learningaims to create more interpretable, efficient, and targeted machine learning models by focusing on the role of structure. Indeed, despite advancements in Machine Learning research, the field has yet to fully understand how models process and build internal representations from structured data. SPIRAL seeks to close this gap by identifying how current architectures use structure in data and subsequently by developing better training protocols and tailored architectures, opening an alternative to the blind increase of model size and complexity.
To achieve its goals, SPIRAL will take a dual, physics-inspired approach. First, it will establish an in-silico laboratory to explore the role of structure in data by developing a tunable model of synthetic structured data and conducting targeted experiments on modern machine learning architectures. Second, it will leverage insights from the statistical physics of disordered systems to understand the emergent structure in the solution landscape of asymmetric neural networks, ultimately proposing innovative architectures that make use of this internal structure to build meaningful internal representations of data.
This interdisciplinary strategy, developed within the fast-growing Bocconi Institute for Data Science and Analytics, will provide new methods for building efficient models aligning with Europes goals of sustainability and technological independence.

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.

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
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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

UNIVERSITA COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
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.

€ 193 643,28
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.

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