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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Control without Trust: A Distributionally Robust Approach

Description du projet

Plus de «confirmation après coup» grâce à une nouvelle optimisation de la prise de décision

Dans le domaine de l’ingénierie comme dans la vie réelle, la prise de décision doit faire face à une incertitude inhérente provenant de plusieurs sources, notamment l’accès à des données observables limitées, le bruit de mesure et l’erreur dite de l’opérateur. Il existe de nombreuses techniques d’optimisation permettant de tenir compte de l’incertitude avec des hypothèses de départ variables, mais l’incertitude augmente au fur et à mesure que les ensembles de données deviennent plus importants et plus complexes. Le projet TRUST, financé par l’UE, développe un nouveau paradigme de contrôle basé sur le domaine émergent de l’optimisation distributionnellement robuste. Il prend en compte toutes les distributions de probabilité cohérentes avec les informations fournies précédemment pour relever les nouveaux défis. Les résultats comprendront un nouveau langage de modélisation disponible sous forme de logiciel libre.

Objectif

"Recent developments in sensing and communication technology offer unprecedented opportunities by ubiquitously collecting data at high detail and at large scale. Utilization of data at these scales, however, poses a major challenge for control systems, particularly in view of the additional inherent uncertainty that data-driven control signals introduce to systems behavior. In fact, this effect has not been well understood to this date, primarily due to the missing link between data analytics techniques in machine learning and the underlying physics of dynamical systems.

I address this issue by proposing a novel control design paradigm embracing ideas from the emerging field of distributionally robust optimization (DRO). DRO is a decision-making model whose solutions are optimized against all distributions consistent with given prior information. Recent breakthrough work, among others by the PI of this proposal, has shown that many DRO models can be solved in polynomial time even when the corresponding stochastic models are intractable. DRO models also offer a more realistic account of uncertainty and mitigate the infamous ""post-decision disappointment"" of stochastic models.

This proposal lays the theoretical foundation for distributionally robust control and aims to make progress along four directions. (i) Decision-dependent ambiguity: I introduce the concept of ""invariant ambiguity sets"" to encompass the dynamic evolution of uncertainty. (ii) Dynamic programming: I establish a dynamic programming characterization of the proposed DRO models and provide tractable approximation schemes along with rigorous theoretical bounds. (iii) Safe and memory-efficient learning: Leveraging modern tools from kernel methods and online-optimization, I propose tractable, yet provably reliable, synthesis tools. (iv) I plan to develop a tailor-made modeling language and open-source software to make distributionally robust control methods accessible in industry-size applications."

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-STG - Starting 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-2020-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT
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.

€ 1 499 515,00
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.

€ 1 499 515,00

Bénéficiaires (1)

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