View Project

Norwegian AI Directory

Function-driven Data Learning in High Dimension


Description:

I dag spiller høy-dimensjonale data en stadig viktigere rolle i de fleste databaserte analyser av virkelige problemer. Denne utviklingen skyldes bland annet flere teknologiske fremskritt som for eksempel forbedrede fysiske målinger og datalagringskapasitet, men også komplekse datasimuleringer av multifysikk. Analyser av slike data kan avsløre komplekse samspill mellom i naturen, eller i menneskeskapte miljøer som Instagram eller et Google-søk. Samtidig sliter forskere med å trekke ut nyttig informasjon og utvikle gode prediktive modeller. Datadrevet modellering er et voksende og utfordrende fagfelt i anvendt matematikk med et enormt potensiale, spesielt kombinert med andre grener av vitenskap som informatikk, ingeniørfag, eller biomedisinsk databehandling. Motivert av den økte etterspørselen av robuste prediktive metoder utviklet vi i dette prosjektet avanserte matematiske metoder for robust automatisk læring av funksjoner og datastrukturer i høy dimensjon fra minimalt antall observerte prøver. Tilnærmingen vi foreslår er å få lavere-dimensjonale representasjoner av data og geometri, for å approksimere løsningen med betydelig redusert kompleksitet gitt visse rasjonelle forutsetninger.


Project leader: Valeriya Naumova

Started: 2016

Ends: 2019

Category: Øvrige forskningsinstitutter

Sector: Instituttsektor

Budget: 7191977

Institution: SIMULA RESEARCH LABORATORY AS

Address: NA