Descripción del proyecto
Impulso a la búsqueda de la simetría
La detección de la simetría en sistemas de datos grandes y complejos es cada vez más importante en informática. Tanto si se trata de ecuaciones matemáticas, gráficos, hojas de ruta o la forma en que evolucionan las redes sociales, se producen ciertos patrones de repetición que pueden identificarse y utilizarse para que la computación sea más eficaz. Cabe señalar que la detección de simetría puede ayudar a evitar la duplicación e identificar patrones en sistemas muy complejos, como las redes neuronales utilizadas en el aprendizaje automático, o en grandes bases de datos, como en las que se incluyen las moléculas químicas. El desarrollo de algoritmos eficaces para la detección de la simetría también se conoce como el problema del isomorfismo de grafos, uno de los mayores problemas abiertos en la informática teórica. En el proyecto EngageS, financiado con fondos europeos, se desarrollarán modelos teóricos y herramientas de «software» para detectar la simetría con eficacia.
Objetivo
Symmetry is a phenomenon that appears in many different contexts.
Algorithmic symmetry detection and exploitation is the concept of finding intrinsic symmetries of a given object and then using these symmetries to our advantage. Application areas of algorithmic symmetry detection and exploitation range from convolutional neural networks in machine learning to computer graphics, chemical data bases and beyond.
In contrast to this widespread use, our understanding of the theoretical foundation (namely the graph isomorphism problem) is incomplete and current algorithmic symmetry tools are inadequate for big data applications. Hence, EngageS addresses these key challenges in the field using a systematic approach to the theory and practice of symmetry detection. It thereby also fixes the existing lack of interplay between theory and practice, which is part of the problem.
EngageS' main aims are to tackle the classical and descriptive complexity of the graph isomorphism problem and to design the next generation of symmetry detection algorithms. As key ideas to resolve the complexity, EngageS offers three new approaches on how to prove lower bounds and a new method to settle the descriptive complexity.
EngageS will also develop practical symmetry detection algorithms for big data, exploiting parallelism and memory hierarchies of modern machines, and will introduce the concept of and a road map to exploiting absence of symmetry. Overall EngageS will establish a comprehensive software library that will serve as a platform for integrated research on the algorithmic treatment of symmetry.
In summary, EngageS will develop fast, efficient and accessible symmetry detection tools that will be used to solve complex algorithmic problems in a range of fields including combinatorial algorithms, generation problems, and canonization.
Ámbito científico
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-COG - Consolidator GrantInstitución de acogida
64289 Darmstadt
Alemania