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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Probabilistic Automated Numerical Analysis in Machine learning and Artificial intelligence

Objetivo

Numerical tasks - integration, linear algebra, optimization, the solution of differential equations - form the computational basis of machine intelligence. Currently, human designers pick methods for these tasks from toolboxes. The generic algorithms assembled in such collections tend to be inefficient on any specific task, and can be unsafe when used incorrectly on problems they were not designed for. Research in numerical methods thus carries carries the potential for groundbreaking advancements in the performance and quality of AI.

Project PANAMA will develop a framework within which numerical methods can be constructed in an increasingly automated fashion; and within which numerical methods can assess their own suitability, and adapt both model and computations to the task, at runtime. The key tenet is that numerical methods, since they perform tractable computations to estimate a latent quantity, can themselves be interpreted explicitly as active inference agents; thus concepts from machine learning can be translated to the numerical domain. Groundwork for this paradigm - probabilistic numerics - has recently been developed into a rigorous mathematical framework by the PI and others. The proposed research will simultaneously deliver new general theory for the computations of learning machines, and concrete new algorithms for core areas of machine learning. In doing so, Project PANAMA will improve the efficiency and safety of artificial intelligence, addressing scientific, technological and societal challenges affecting Europeans today.

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: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

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.

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-STG - Starting Grant

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2017-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

EBERHARD KARLS UNIVERSITAET TUEBINGEN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 396 663,30
Dirección
GESCHWISTER-SCHOLL-PLATZ
72074 Tuebingen
Alemania

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Región
Baden-Württemberg Tübingen Tübingen, Landkreis
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.

€ 1 396 663,30

Beneficiarios (2)

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