Descrizione del progetto
Migliorare l’efficienza della ricerca sull’apprendimento profondo
L’apprendimento profondo ha offerto progressi significativi alla società moderna, con un’ampia varietà di strumenti ed elettrodomestici nelle nostre vite quotidiane e l’utilizzo delle sue molteplici caratteristiche da parte del settore industriale. Sfortunatamente, nonostante i miglioramenti, l’apprendimento profondo richiede molta memoria, potenza di calcolo ed energia dai dispositivi, il che ne ostacola l’utilizzo e un’ulteriore applicazione negli strumenti quotidiani. Il progetto REDIAL, finanziato dall’UE, si propone di cambiare questa situazione studiando e superando queste richieste a livello di risorse. A tal fine, i ricercatori del progetto utilizzeranno programmi di addestramento efficienti e condurranno ulteriori ricerche relative all’efficienza dell’apprendimento profondo.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica sensori
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
ERC-STG - Starting Grant
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2018-STG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
CB2 1TN CAMBRIDGE
Regno Unito
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.