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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Contenuto archiviato il 2024-06-18

"PLEASE: Projections, Learning, and Sparsity for Efficient data-processing"

Obiettivo

"Sparse models are at the core of many research domains where the large amount and high-dimensionality of digital data requires concise data descriptions for efficient information processing. A flagship application of sparsity is compressed sensing, which exploits sparsity for data acquisition using limited resources. Besides sparsity, a key pillar of compressed sensing is the use of random low-dimensional projections.
The standard principle of general sparse and redundant representations is to rely on overcomplete dictionaries of prototype signals called atoms. The foundational vision of this proposal is that the efficient deployment of sparse models for large-scale data is only possible if supported by a new generation of efficient sparse models, beyond dictionaries, which must encompass computational efficiency as well as the ability to provide sparse and structured data representations.
Further, I believe that the true impact of compressed sensing has been to unearth an extremely powerful yet counter-intuitive tool: random projections, which open new avenues in machine learning. I envision applications to data sizes and volumes of collections that cannot be handled by today’s technologies.
A particular challenge is to adapt the models to the data by learning from a training corpus. In line with the frontier research on sparse decomposition algorithms, I will focus on obtaining provably good, yet computationally efficient algorithms for learning sparse models from collections of training data, with a geometric insight on the reasons for their success.
My research program is expected to impact the whole data processing chain, from the analog level (data acquisition) to high level processing (mining, searching), where sparsity has been identified as a key factor to address the “curse of dimensionality”. Moreover, the theoretical and algorithmic framework I will develop will be directly applied to targeted audiovisual and biomedical applications."

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.

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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.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

ERC-2011-StG_20101014
Vedi altri progetti per questo bando

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.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Istituzione ospitante

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contributo UE
€ 1 493 536,80
Costo totale

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.

Nessun dato

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