Objectif
Massive data poses a fundamental challenge to learning algorithms, which is captured by the following computational dogma: The running time of an algorithm increases with the size of its input data. The available computational power, however, is growing slowly relative to data sizes. Hence, large-scale problems of interest require increasingly more time to solve.
Our recent research demonstrates that this dogma is false in general, and supports an emerging perspective: Data should be treated as a resource that can be traded off with other resources such as running time. For data acquisition and communications, we have also shown related sampling, energy, and circuit area trade-offs.
A detailed understanding of time-data and other analogous trade-offs, however, requires interdisciplinary studies that are currently in their infancy even for basic system models. Existing approaches are too specialized, and crucially, they only aim at establishing a trade-off, but not characterizing its optimality or its technological feasibility.
TIME-DATA will confront these challenges by building unified mathematical foundations on how we generate data via sampling, how we set up learning objectives that govern our fundamental goals, and how we optimize these goals to obtain numerical solutions. We will demonstrate our rigorous theory with task-specific, end-to-end trade-offs (e.g. samples, power, computation, and statistical precision) in broad domains, by not only building prototype analog-to-information conversion hardware, but also accelerating scientific and medical imaging, and engineering new tools of discovery in materials science.
Our goal of systematically understanding and expanding on this emerging perspective is ambitious: Our mathematical sampling framework, in tandem with new universal primal-dual algorithms and geometric estimators, are expected to change the way we treat data in information systems, promising substantial flexibility in the use of limited resources.
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: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles mathématiques mathématiques pures arithmétique
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées théorie des jeux
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données traitement des données
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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.
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-COG - Consolidator Grant
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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.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2016-COG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
1015 Lausanne
Suisse
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.