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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Genetically Evolving Models of Science

Description du projet

La génération automatisée des meilleurs modèles scientifiques pour une pléthore d’ensembles de données

La méthode scientifique est une approche rigoureuse et pratique pour observer et expliquer des phénomènes dans presque tous les domaines. Elle s’appuie sur l’élaboration et la vérification d’hypothèses, qui sont des modèles du fonctionnement des choses, et sur la modification de ces hypothèses en fonction des résultats obtenus. Traditionnellement, les hypothèses ou les modèles sont définis selon des recherches intensives et une compréhension du domaine et des phénomènes a priori. Imaginez si ce processus pouvait être «automatisé», et que l’hypothèse ou l’explication la plus probable à vérifier pouvait être trouvée. Le projet GEMS, financé par l’UE, intègre la psychologie expérimentale, la modélisation cognitive, les neurosciences cognitives et l’informatique pour faire évoluer une population de modèles destinés à un certain nombre d’ensembles de données différents en recourant à la programmation génétique.

Objectif

The development of scientific models suffers from two related problems: ever-growing number of experimental results and scientists’ cognitive limitations (including cognitive biases). This multidisciplinary project (psychology, computer modelling, computer science and cognitive neuroscience) addresses these problems by developing a novel methodology for generating scientific models automatically. The methodology is general and can be applied to any science where experimental data are available.

The method treats models as computer programs and evolves a population of models using genetic programming. The extent to which the models fit the empirical data is used as a fitness function. The best models–potentially modified by cross-over and mutation–are selected for the next generation. Pilot simulations have established the validity of the methodology with simple experiments.

To demonstrate that the methodology is sound, can be used with complex datasets and can be generalised across sciences, four related strands of research are planned. First, ‘Building New Tools’ develops the methodology and creates techniques to understand and compare the evolved models. Second, ‘Explaining Human Data’ uses the methodology to explain a wide range of data on human cognition. This will be done in two steps: (a) data without learning (working memory and attention); and (b) data with learning (categorisation, implicit learning and explicit learning). Third, ‘Explaining Animal Data’ develops models to account for various aspects of animal behaviour, focusing on conditioning and categorisation. Finally, ‘Explaining Neuroscience Data’ extends the methodology to account for data combining information about cognitive and brain processes.

This project explores virgin territory and thus opens up a new field of research. It combines insights from experimental psychology, cognitive modelling, cognitive neuroscience and computer science, disciplines in which the PI has strong track record.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-ADG - Advanced Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2018-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

LONDON SCHOOL OF ECONOMICS AND POLITICAL SCIENCE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 2 086 937,75
Adresse
Houghton Street 1
WC2A 2AE London
Royaume-Uni

Voir sur la carte

Région
London Inner London — West Westminster
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 2 086 937,75

Bénéficiaires (2)

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