Projektbeschreibung
Nichtlineare Verfahren zur Analyse sehr großer Datenmengen
Der Forschung haben sich durch die jüngste Entwicklung nichtlinearer Verfahren zur Erfassung und Verarbeitung sehr großer Datenmengen beispiellose Möglichkeiten zur explorativen Datenanalyse und -modellierung eröffnet. Das EU-finanzierte Projekt DIFFOP plant die Entwicklung einer fundamental neuen Methodik für hochdimensionale Datenanalyse mit Diffusionsoperatoren unter Einsatz der jüngsten transformativen Lernergebnisse im Bereich der Mannigfaltigkeit und der Differentialgeometrie. Der Schwerpunkt werden dabei die Untersuchung der grundlegenden Theorie hinter der nichtlinearen Datenanalyse sowie die Entwicklung neuer Operatoren und effizienter datengesteuerter Algorithmen sein. Zudem wird das Projekt seinen neuen Ansatz zur Entwicklung effizienter Lösungen für ein breites Spektrum offener, in der realen Welt angesiedelter Datenanalyseprobleme nutzen, zu denen intrinsische Repräsentationen, Sensorfusion, Zeitreihenanalyse, Netzwerkkonnektivitätsinferenzen und Domänenanpassung zählen.
Ziel
Nowadays, extensive collection and storage of massive data sets have become a routine in multiple disciplines and in everyday life. These large amounts of intricate data often make data samples arithmetic and basic comparisons problematic, raising new challenges to traditional data analysis objectives such as filtering and prediction. Furthermore, the availability of such data constantly pushes the boundaries of data analysis to new emerging domains, ranging from neuronal and social network analysis to multimodal sensor fusion. The combination of evolved data and new domains drives a fundamental change in the field of data analysis. Indeed, many classical model-based techniques have become obsolete since their models do not embody the richness of the collected data. Today, one notable avenue of research is the development of nonlinear techniques that transition from data to creating representations, without deriving models in closed-form. The vast majority of such existing data-driven methods operate directly on the data, a hard task by itself when the data are large and elaborated. The goal of this research is to develop a fundamentally new methodology for high dimensional data analysis with diffusion operators, making use of recent transformative results in manifold and geometry learning. More concretely, shifting the focus from processing the data samples themselves and considering instead structured data through the lens of diffusion operators will introduce new powerful “handles” to data, capturing their complexity efficiently. We will study the basic theory behind this nonlinear analysis, develop new operators for this purpose, and devise efficient data-driven algorithms. In addition, we will explore how our approach can be leveraged for devising efficient solutions to a broad range of open real-world data analysis problems, involving intrinsic representations, sensor fusion, time-series analysis, network connectivity inference, and domain adaptation.
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.
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.
- Technik und Technologie Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik Elektrotechnik Sensoren
- Naturwissenschaften Mathematik reine Mathematik Geometrie
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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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.
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.
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.
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-STG - Starting Grant
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2018-STG
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenGastgebende Einrichtung
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
32000 Haifa
Israel
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.