Descripción del proyecto
Mejora de la eficiencia de las investigaciones sobre aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo ha ofrecido adelantos significativos a la sociedad moderna, tanto con una variedad de herramientas y aparatos de nuestras vidas cotidianas, como en sectores industriales que utilizan la infinidad de prestaciones que proporciona. Por desgracia, a pesar de las mejoras, el aprendizaje profundo necesita mucha memoria, potencia de cálculo y energía de los dispositivos, lo cual obstaculiza su uso y una mayor aplicación en herramientas cotidianas. En el proyecto REDIAL, financiado con fondos europeos, planean cambiar esta situación mediante el estudio y la superación de esta demanda de recursos. Para ello, los investigadores del proyecto utilizarán programas de entrenamiento eficientes y llevarán a cabo nuevas investigaciones sobre la eficiencia del aprendizaje profundo.
Objetivo
In just a few short years, breakthroughs from the field of deep learning have transformed how computers perform a wide-variety of tasks such as recognizing a face, driving a car or translating a language. Not only has deep learning become an everyday tool, it is also the most promising direction for tackling a number of still open problems in machine learning and artificial intelligence. However, routine deep learning activities (such as training a model) exert severe resource demands (e.g. memory, compute, energy) that are currently slowing the advancement of the field, and preventing full global participation in this research to only the largest of companies.
The goal of REDIAL is to solve core technical challenges that span the areas of machine learning and system research which collectively can enable a radical jump in the efficiency of deep learning. It aims to address both the challenge of high training costs and time, as well as the barrier to deploying models on constrained devices (like wearables, sensors) that currently require new efficiency techniques to be invented each time a deep learning innovation occurs. To accomplish this REDIAL takes two complementary approaches. First, it seeks to build a theoretical understanding of current approaches to deep learning efficiency, a desperately needed step given current over reliance on empirical observations. Second, it aims to develop new architectures and methods for training and inference that tackle core efficiency bottlenecks, such as: dependencies preventing parallelization and excessive on-chip data movement; while also opening new opportunities including the greater adoption of analog processing within accelerators. REDIAL aims to change the way the world trains its models, and deploys them to constrained devices, by producing a series of new deep architectures and algorithms with properties that promote high efficiency that can serve as a foundation for new machine learning innovation.
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: El vocabulario científico europeo..
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: El vocabulario científico europeo..
- ingeniería y tecnología ingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, ingeniería de la información ingeniería electrónica sensores
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Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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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.
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.
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
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
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-2018-STG
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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.
CB2 1TN CAMBRIDGE
Reino Unido
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.