Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
Zawartość zarchiwizowana w dniu 2024-06-18

Limitations, Estimation, Adaptivity, Reinforcement and Networks in System Identification

Cel

The objective with this proposal is to provide design tools and algorithms for model management in robust, adaptive and autonomous engineering systems. The increasing demands on reliable models for systems of ever greater complexity have pointed to several insufficiencies in today's techniques for model construction. The proposal addresses key areas where new ideas are required. Modeling a central issue in many scientific fields. System Identification is the term used in the Automatic Control Community for the area of building mathematical models of dynamical systems from observed input and output signals, but several other research communities work with the same problem under different names, such as (data-driven) learning.

We have identified five specific themes where progress is both acutely needed and feasible:
1. Encounters with Convex Programming Techniques: How to capitalize on the remarkable recent progress in convex and semidefinite programming to obtain efficient, robust and reliable algorithmic solutions.
2. Fundamental Limitations: To develop and elucidate what are the limits of model accuracy, regardless of the modeling method. This can be seen as a theory rooted in the Cramer-Rao inequality in the spirit of invariance results and lower bounds characterizing, e.g. Information Theory.
3. Experiment Design and Reinforcement Techniques: Study how well tailored and ``cheap'' experiments can extract essential information about isolated model properties. Also study how such methods may relate to general reinforcement techniques.
4. Potentials of Non-parametric Models: How to incorporate and adjust techniques from adjacent research communities, e.g. concerning manifold learning and Gaussian Processes in machine learning.
5. Managing Structural Constraints: To develop structure preserving identification methods for networked and decentralized systems.

We have ideas how to approach each of these themes, and initial attempts are promising.

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.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

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.

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

ERC-2010-AdG_20100224
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszenia

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.

ERC-AG - ERC Advanced Grant

Instytucja przyjmująca

Linköping University
Wkład UE
€ 1 000 000,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych

Beneficjenci (2)

Moja broszura 0 0