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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

Statistical Physics Approach to Reconstruction in Compressed Sensing

Objectif

Compressed sensing is triggering a major evolution in signal acquisition: it indicates that most data, signals and images, that are usually compressible and have redundancy, can be reconstructed from much fewer measurements than what was usually considered necessary, resulting in a drastic gain of time, cost, and measurement precision. In order to make this groundbreaking improvement possible, compressed sensing deals with how measurements should be performed, and how, in a second step, to use computational power in order to reconstruct the original signal. Compressed sensing can be used for many applications (speeding up magnetic resonance imaging without the loss of resolution, performing X-ray scans with less radiation exposure, sensing and compressing data simultaneously, measurements in acoustic holography, in system biology, faster confocal microscopy, etc ...). Currently used measurement protocols and reconstruction techniques, however, are still limited to acquisition rates considerably higher than what is theoretically necessary.

The aim of this project is to develop a new interdisciplinary approach to compressed sensing, based on a statistical physics inspired methodology, whose preliminary application by the PI already yield spectacular results. I propose to use both a new algorithm for the reconstruction algorithm, with a mean-field inspired “Belief Propagation” method, and a new class of compressed sensing measurement schemes, motivated by a statistical physics study of the problem and by the theory of crystal nucleation in first order transitions. For reasons detailed below, this statistical physics approach is extremely promising theoretical framework to tackle compressed sensing and I believe it can eventually lead to optimal performance. I expect that the progress we will make in this direction will be instrumental also for other inference and inverse problems at the crossroad between physics and computer science.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

ERC-2012-StG_20111012
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Institution d’accueil

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contribution de l’UE
€ 1 077 960,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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