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DEDALE

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Data Learning on Manifolds and Future Challenges

"Future data processing challenges in science will enter the ""Big Data"" era, involving massive, as well as complex and heterogeneous data. Extracting, with high precision, every bit of information from scientific data requires o... ver más

30/09/2018

CEA

3M€

Presupuesto del proyecto: 3M€

Líder del proyecto

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENER... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 6 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-09-30

FETOPEN-RIA-2014-2015: FET-Open research projects

I+D

Cerrada hace 10 años

0% 100%

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6 Participantes

CEA

857.88K€ | Lider

BOST MACHINE TOOLS COMPANY

556.48K€ | Participante

FOUNDATION FOR RESEARCH AND...

560.00K€ | Participante

TUB

511.00K€ | Participante

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Duración del proyecto: 40 meses Fecha Inicio: 2015-05-26
Fecha Fin: 2018-09-30

Líder del proyecto

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENER... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 3M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "Future data processing challenges in science will enter the ""Big Data"" era, involving massive, as well as complex and heterogeneous data. Extracting, with high precision, every bit of information from scientific data requires overcoming fundamental statistical challenges, which mandate the design of dedicated methods that must be both effective enough to capture the intricacy of real-world datasets and robust to the high complexity of instrumental measurements. Moreover, future datasets, such as those provided by the space mission Euclid, will involve at least gigascale data, which will make mandatory the development of new, physically relevant, data models and the implementation of effective and computationally efficient processing tools. The recent emergence of novel data analysis methods in machine learning should foster a new modeling framework, allowing for a better preservation of the intrinsic physical properties of real data that generally live on intricate spaces, such as signal manifolds. Furthermore, advances in operations research and optimization theory pave the way for effective solutions to overcome the large-scale data processing bottlenecks. In this context, the objective of the DEDALE project is threefold: i) introduce new models and methods to analyze and restore complex, multivariate, manifold-based signals; ii) exploit the current knowledge in optimization and operations research to build efficient numerical data processing algorithms in the large-scale settings; and iii) show the reliability of the proposed data modeling and analysis technologies to tackle Scientific Big Data challenges in two different applications: one in cosmology, to map the dark matter mass map of the universe, and one in remote sensing to increase the capabilities of automatic airborne imaging analysis systems."

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