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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Contenido archivado el 2024-05-28

Advanced Data-Driven Black-box modelling

Objetivo

Making accurate predictions is a crucial factor in many systems (such as in modelling energy consumption, power load forecasting, traffic networks, process industry, environmental modelling, biomedicine, brain-machine interfaces) for cost savings, efficiency, health, safety and organizational purposes. In this proposal we aim at realizing a new generation of more advanced black-box modelling techniques for estimating predictive models from measured data. We will study different optimization modelling frameworks in order to obtain improved black-box modelling approaches. This will be done by specifying models through constrained optimization problems by studying different candidate core models (parametric models, support vector machines and kernel methods) together with additional sets of constraints and regularization mechanisms. Different candidate mathematical frameworks will be considered with models that possess primal and (Lagrange) dual model representations, functional analysis in reproducing kernel Hilbert spaces, operator splitting and optimization in Banach spaces. Several aspects that are relevant to black-box models will be studied including incorporation of prior knowledge, structured dynamical systems, tensorial data representations, interpretability and sparsity, and general purpose optimization algorithms. The methods should be suitable for handling larger data sets and high dimensional input spaces. The final goal is also to realize a next generation software tool (including symbolic generation of models and handling different supervised and unsupervised learning tasks, static and dynamic systems) that can be generically applied to data from different application areas. The proposal A-DATADRIVE-B aims at getting end-users connected to the more advanced methods through a user-friendly data-driven black-box modelling tool. The methods and tool will be tested in connection to several real-life applications.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

ERC-2011-ADG_20110209
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

ERC-AG - ERC Advanced Grant

Institución de acogida

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Aportación de la UE
€ 2 485 800,00
Dirección
OUDE MARKT 13
3000 LEUVEN
Bélgica

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Región
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Beneficiarios (1)

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