Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Optimization techniques and Machine Learning Approaches for Floating Point operations in Transprecision Computing |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Optimization techniques and Machine Learning Approaches for Floating Point operations in Transprecision Computing |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il consumo energetico dei computer continua a crescere e la comunità di ricerca sta cercando soluzioni al problema. Ad esempio con approximate computing, il cui scopo e' quello di ridurre l'energia associata alla computazione in cambio di una riduzione della qualità dei risultati. In questo paradigma, gli errori non sono semplicamente tollerati come sottoprodotti, ma piuttosto le soluzioni hardware e software cono progettate per fornire una specifica qualità dei risultati. In questo progetto, lavoreremo su transprecision computing il cui target sono le operazioni a virgola mobile. Con la possibilità di settare la precisione delle variabili dell'applicazione, si incontra la sfida di trovare il set up migliore delle precisioni che puo' essere modellato come un problema di ottimizzazione combinatoria opportunamente integrato con tecniche di machine learning per imparare la relazione tra la precisione e l'accuratezza. |
| Descrizione sintetica in inglese | The energy consumption of computing systems keeps on growing and a great research effort aims at finding energy-efficient solutions, for example with approximate computing, which aims at decreasing the energy associated to computations in exchange for a reduction in the quality of the computation results. Within its framework, errors are not simply “tolerated” as byproducts, but rather software and hardware solutions are designed to provide the desired computation quality. In this project we will work on transprecision computing whose target are floating-point operations. With the possibility to fine-tune the precision of application variables comes the challenge of finding the best setup that can be modeled and solved in this project as an optimization problem properly integrated with machine elarning techniques that model the relation between precision and accuracy. |
| Data del bando | 02/01/2019 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INFORMATICA - SCIENZA E INGEGNERIA |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| michela.milano@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
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| Data di scadenza del bando | 18/01/2019 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |