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Back to the roots of data-driven dynamical system identification

Projektbeschreibung

Neue mathematische Verfahren zum reibungslosen Umgang mit großen Volumina ungenauer Daten

Die allgemeine Verfügbarkeit von Big Data in vielen Anwendungsbereichen von der Gesundheitsbranche (z. B. in der Genetik) über die Industrie (z. B. bei der Überwachung der industriellen Verarbeitung) bis hin zur Nachhaltigkeit (z. B. bei der Modellierung des Klimawandels) bietet zahlreiche Perspektiven, um diese Beobachtungen genau zu modellieren. Solche mathematischen Modelle werden für Analysen, Simulationen, Vorhersagen, Überwachung und Steuerung genutzt. Allerdings ist ein Großteil, wenn nicht sogar die Gesamtheit, der aktuellen Modellierungsansätze heuristisch, das heißt, sie erfordern subjektive Entscheidungen a priori, die von der Benutzerin oder dem Benutzer getroffen werden müssen. Das EU-finanzierte Projekt Back to the Roots wird einige der mathematischen und algorithmischen Komplexitäten genau unter die Lupe nehmen, um diese Entscheidungen objektiv und automatisiert treffen zu können: wie mit „ungenauen“ Daten umgegangen werden soll (was bei realen Messungen stets eine Frage ist), wie man mathematisch charakterisiert, welches Modell das „beste“ ist, und wie man es unter Verwendung von Hochleistungsalgorithmen und -computern effizient berechnet.

Ziel

To obtain data-driven dynamic models for simulation, prediction, monitoring, classification or control tasks, in applications e.g. in Industry 4.0 and eHealth, most identification methods ‘solve’ an optimization problem, relying on some nonlinear iterative algorithm. Undeniably, too many heuristics prevail: What do we mean by ‘solved’? Where did the algorithm converge to? Is the model globally optimal, unique and reproducible?
To tackle these scientific deficiencies, we design a framework to deal with inexact data. We solve a longstanding open problem of least squares optimality in system identification: for polynomial dynamical models, the optimal model derives from an eigenvalue problem. Hereto, we generalize notions from Algebraic Geometry (multivariate polynomials), Operator Theory (model spaces), System Theory (multidimensional realization) and Numerical Linear Algebra (matrix computations).
The first objective is to develop a mathematically rigorous realization approach that maps data onto new mathematical structures (multi-shift invariant projective subspaces).
The second objective is to conceive a ‘misfit-latency’ framework to optimally map inexact data to these mathematical structures. We prove this to be a multiparameter eigenvalue problem. We expect breakthroughs in system theoretic characterizations of optimality (covering all existing methods), in the generalization to multiple input-output and multidimensional models and in finding the global optimum in the linear dynamic H2 model reduction problem.
The third objective is to implement matrix computation algorithms for the results of the first two objectives, to root sets of multivariate polynomials, to solve multiparameter eigenvalue problems and to isolate only the minimizing roots. We focus on matrix aspects of large scale, sparsity and structure.
Deliverables will be publications, software, graduate course material and science outreach initiatives, in line with the PI’s excellent track record

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.

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Schlüsselbegriffe

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.

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.

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.

ERC-ADG - Advanced Grant

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2019-ADG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Netto-EU-Beitrag

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.

€ 2 485 925,00
Adresse
OUDE MARKT 13
3000 Leuven
Belgien

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Region
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

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.

€ 2 485 975,00

Begünstigte (1)

Mein Booklet 0 0