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

Machine learning for computational science:<br/>statistical and formal modelling of biological systems

Ziel

Computational modelling is changing the face of science. Many complex systems can be understood as embodied computational systems performing distributed computations on a massive scale. Biology is the discipline where these ideas find their most natural application: cells can be viewed as input/ output devices, with proteins and organelles behaving as finite state machines performing distributed computations inside the cell. This led to the influential framework of cell as computation, and the successful deployment of formal verification and analysis on models of biological systems.

This paradigm shift in our understanding of biology has been possible due to the increasingly quantitative experimental techniques being developed in experimental biology. Formal modelling techniques, however, do not have mechanisms to directly include the information obtained from experimental observations in a statistically consistent way. This difficulty in relating the experimental and theoretical developments in biology is a central problem: without incorporating observations, it is extremely difficult to obtain reliable parametrisations of models. More importantly, it is impossible to assess the confidence of model predictions. This means that the central scientific task of falsifying hypotheses cannot be performed in a statistically meaningful way, and that it is very difficult to employ model predictions to rationally plan novel experiments.

In this project we will build and develop machine learning tools for continuous time stochastic processes to obtain a principled treatment of the uncertainty at every step of the modelling pipeline. We will use and extend probabilistic programming languages to fully automate the inference tasks, and link to advanced modelling languages to allow formal analysis tools to be deployed in a data modelling framework. We will pursue twoapplications to fundamental problems in systems biology, guaranteeing impact on exciting scientific questions.

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-2012-StG_20111012
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

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
EU-Beitrag
€ 1 421 944,00
Adresse
OLD COLLEGE, SOUTH BRIDGE
EH8 9YL Edinburgh
Vereinigtes Königreich

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Region
Scotland Eastern Scotland Edinburgh
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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