Opis projektu
Rozwiązanie dla wydajnego i zrównoważonego uczenia maszynowego
Szybki wzrost i różnorodne postępy w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego napędzają szerokie przyjęcie technologii AI i rozwój wielu dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT. ChatGPT jest szeroko stosowany, ale wymaga to ogromnej mocy obliczeniowej i energii, co podkreśla wyzwania związane z wydajnością i ekologicznością takich systemów. Projekt SPIRAL, realizowany przy wsparciu programu działania „Maria Skłodowska-Curie”, ma na celu opracowanie ustrukturyzowanych, ukierunkowanych modeli uczenia maszynowego, które byłyby zarówno bardziej wydajne, jak i łatwiejsze do zrozumienia. Projekt pomoże nam lepiej zrozumieć jak ustrukturyzowane są przetwarzanie i interpretowanie wewnętrznie, jednocześnie optymalizując obecnie stosowane architektury, aby zapewnić lepszą wydajność uczenia i jego zrównoważony charakter.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2024-PF-01
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaKoordynator
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
20136 Milano
Włochy
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.