Descrizione del progetto
Valutare con precisione l’incertezza dei risultati degli algoritmi di apprendimento automatico
I moderni sistemi di apprendimento automatico su larga scala sono alla base di applicazioni di grande rilevanza sociale, tra cui l’intelligenza artificiale generativa, i veicoli autonomi e la robotica, la finanza e il rilevamento delle frodi, nonché le applicazioni sanitarie e mediche. Utilizzano il calcolo distribuito per elaborare grandi quantità di dati, a supporto delle decisioni nel mondo reale. Una valutazione accurata della loro incertezza intrinseca è fondamentale per un loro utilizzo sicuro e appropriato. Il progetto AUQuant, finanziato dal CER, intende sviluppare nuovi metodi statistici per misurare in modo rigoroso l’accuratezza dei risultati dei sistemi di apprendimento automatico, insieme a una teoria sulla quantificazione dell’incertezza algoritmica. Questi strumenti saranno applicati a una vasta gamma di attività statistiche, contribuendo al progresso in settori quali la teoria dell’apprendimento statistico e l’apprendimento per rinforzo, e sostenendo al contempo lo sviluppo dei futuri sistemi di apprendimento automatico.
Obiettivo
Assessing the uncertainty of predictions of modern large-scale machine learning systems is crucial for understanding their limitations and the quality of solutions they provide, especially so when these systems are used for making decisions in the real world. Motivated by this need, this project addresses a variety of questions of uncertainty quantification and develops new methods for deriving statistical guarantees on the accuracy of outputs of ML systems. Our methodology is inspired by an emerging line of work we call algorithmic statistics, which uses tools from the theory of algorithms to prove complex statistical statements. We propose to extend these techniques to the more challenging domain of analyzing modern large-scale machine learning systems, and develop a theory of Algorithmic Uncertainty Quantification. Using the newly developed tools, we will address diverse statistical tasks such as bounding the generalization error of machine learning algorithms, estimating the parameters of large nonlinear statistical models, or designing provably efficient algorithms for interactive decision-making problems. The results will significantly advance the state of the art in well-studied areas of research such as statistical learning theory and reinforcement learning, not only by providing new tools for the analysis of existing algorithms and architectures but also by inspiring new principles for the development of the next generation of ML systems.
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.
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.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento per rinforzo
- scienze naturali matematica matematica applicata statistica e probabilità
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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.
08002 Barcelona
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.