Descrizione del progetto
Semplificare la complessità nell’apprendimento automatico
I modelli di apprendimento automatico stanno diventando sempre più complessi per favorire il progresso in settori quali la sanità, la finanza e la climatologia; ciononostante, i modelli attuali richiedono un elevato impiego di risorse, sono di difficile accesso e risultano difficili da interpretare, il che ne limita il potenziale. Il progetto BeME, finanziato dal CER, si concentrerà sullo sviluppo di modelli più semplici ed efficienti, che rimangano efficaci ma, al contempo, di facile comprensione. Avvalendosi di tecniche nell’ambito della fisica statistica, dei sistemi disordinati e della fisica computazionale, i ricercatori creeranno strumenti in grado di individuare modelli nei dati, funzionare efficacemente anche con informazioni limitate e ridurre i costi di addestramento. Le applicazioni nel campo delle neuroscienze, della bioinformatica e della modellizzazione della turbolenza dimostreranno l’impatto pratico di queste innovazioni, mentre il lavoro messo in atto contribuirà a ridefinire il futuro dell’apprendimento automatico, rendendolo più accessibile ed efficace per affrontare una gamma più ampia di sfide.
Obiettivo
Machine learning is revolutionizing science and society, enabling transformative breakthroughs such as predicting protein structures, simulating many body quantum systems, and redefining entire fields like healthcare, finance, or climate modeling. Yet, this rapid progress comes at a cost: the unprecedented scale and complexity of state-of-the-art models make them resource-intensive, inaccessible, and often opaque. These challenges limit their potential, hindering our ability to understand, optimize, and deploy them responsibly. To unlock the full power of machine learning, we must reimagine its foundations.
This project challenges the 'bigger is better' paradigm in machine learning by proposing an alternative: the development of simpler, more efficient generative models that can handle the complexity of the real world while remaining analytically interpretable. Using techniques from statistical physics, disordered systems and computational physics, the project aims to uncover how these models encode patterns, address learning challenges and reduce training costs without sacrificing performance or expressiveness. Crucially, these models will be designed to extract meaningful insights from general-purpose data sets, perform reliably in data-scarce scenarios and accelerate simulations in complex systems.
By developing a new generation of inference algorithms and showcasing their effectiveness through three proof-of-concept applications in neuroscience, bioinformatics, and turbulence modeling, this research aims to significantly expand the toolbox for data-driven discovery. Beyond tackling practical challenges, it seeks to advance our fundamental understanding of unsupervised learning mechanisms while prioritizing sustainability, transparency, and inclusivity. This project reimagines machine learning as a responsible and accessible tool to drive scientific and societal progress.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento non supervisionato
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza artificiale generativa
- scienze naturali scienze fisiche meccanica classica meccanica statistica
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
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.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
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.
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.
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
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
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-2025-COG
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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.
28040 MADRID
Spagna
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.