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Inference in High Dimensions Light speed Algorithms and Information Limits

Extracting information from data is the key challenge of our time, and in many applications (e.g., genome-wide association studies, data compression, and virtual assistants such as ChatGPT) both the data and the machine learning m... ver más

30/09/2029

IST AUSTRIA

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY AUSTRIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-09-25

ERC-2024-STG: ERC STARTING GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 1 año

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

IST AUSTRIA

1.66M€ | Lider

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Duración del proyecto: 60 meses Fecha Inicio: 2024-09-25
Fecha Fin: 2029-09-30

Líder del proyecto

INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY AUSTRIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Extracting information from data is the key challenge of our time, and in many applications (e.g., genome-wide association studies, data compression, and virtual assistants such as ChatGPT) both the data and the machine learning model used to extract information are increasingly high-dimensional. As traditional statistical theory is ill-equipped to face this explosion in the dimensionality of the problem, machine learning is now predominantly experimental. However, empirical approaches come with huge costs affordable only to large companies, and they lack interpretability, which is especially troublesome in medical applications. To address these issues, the INF^2 project develops information-theoretically principled methods for high-dimensional inference in machine learning and data science. The key insight is that, via a mean-field approach, high-dimensional quantities are well approximated by low-dimensional ones and then characterized exactly. Leveraging this characterization, we will (i) establish the fundamental limits of inference, i.e., the minimal amount of data necessary to solve the problem, and (ii) design efficient algorithms requiring only the minimal amount of data. The challenge we tackle is to apply this paradigm to practical settings, in which data are structured and heterogeneous (as in genome-wide association studies), and models consist of complex architectures tailored to applications (auto-encoders for data compression, and transformers for ChatGPT). Through a novel analysis of spectral methods, approximate message passing and gradient descent, INF^2 builds a theoretical framework having conceptual impact, as well as vast applicability, in machine learning and information theory. This framework is then brought to the real world via applications in genome-wide association studies. Broadly, our results enable the principled design of machine learning algorithms and models, drastically reducing costs and providing interpretable solutions.

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