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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-06-18

Theoretical and Algorithmic Foundations for Future Proof Information and Inference Systems

Ziel

A critical technological challenge for emerging information systems is to acquire, analyze and learn from the ever-increasing high-dimensional data produced by natural and man-made phenomena. Sampling, streaming, and recoding of even the most basic applications now produce a data deluge that severely stresses the available analog-to-digital converter, digital communication and storage resources, and easily swamps the back-end processing and learning systems.

Surprisingly, while the ambient data dimension is large in many problems, the relevant information therein typically resides in a much lower dimensional space. Viewed combinatorially and geometrically, natural constraints often cause data to cluster along low-dimensional structures, such as unions-of-subspaces or manifolds, having a few degrees of freedom relative to their size. This powerful notion suggests the potential for developing highly efficient methods for processing and learning by capturing and exploiting the inherent model, or data’s “information level.”

To this end, we seek to revolutionize scientific and practical modi operandi of data acquisition and learning by developing a new optimization and analysis framework based on the nascent low-dimensional models with broad applications—from inverse problems to analog-to-information conversion, and from automated representation learning to statistical regression. We attack the curse of dimensionality in specific ways, not only by relying on the blessing of dimensionality via concentration-of-measures, but also by exploiting geometric topologies and the diminishing returns (i.e. submodularity) within learning objectives. We believe only an approach such as ours can provide the theoretical scaffold for a future proof processing and learning framework that scales its operation to the problem’s information level, promising substantial reductions in hardware complexity, communication, storage, and computational resources.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

ERC-2011-StG_20101014
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Gastgebende Einrichtung

ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE
EU-Beitrag
€ 1 824 220,00
Adresse
BATIMENT CE 3316 STATION 1
1015 LAUSANNE
Schweiz

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Region
Schweiz/Suisse/Svizzera Région lémanique Vaud
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

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