Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Advancements in Empirical Model Learning with Applications on Transprecision Computing |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Advancements in Empirical Model Learning with Applications on Transprecision Computing |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Informatics |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L'assegno coprirà attività di avanzamento del metodo di Empirical Model Learning, basato sull'idea di includere modelli di Apprendimento Automatico in modelli di ottimizzazione dichiarativa. L'attività di ricerca si focalizzerà in particolare su uno dei due temi seguenti: * Integrazione di EML metodi di Active Learning, in casi in cui sia possibile acquisire nuovi data point via esperimenti durante il processo di soluzione * Miglioramento del supporti in EML per modelli di Apprendimento Automatico di grandi dimensioni, via metodi di decomposizione o rilassamento Dal punto di vista applicativo, il progetto si focalizzerà preferenzialmente su Transprecision Computing, i.e. il cambiamento del livello di precisione di un programma per migliorare il tempo di esecuzione o il consumo di energia. Il progetto includerà anche attività di sviluppo sul pacchetto python `emllib`, attualmente in fase prototipale. |
| Descrizione sintetica in inglese | The grant will cover development of the Empirical Model Learning method, based on the idea of embedding a Machine Learning model in a declarative optimization model. The research activity will focus on (either): * Integrating EML with active learning, in cases where additional data points can be acquired via experiments during the solution process * Improving the support for large scale Machine Learnign models in EML, via decomposition or relaxation methods From an application point of view, the project will focus preferentially on Transprecision Computing, i.e. changing precision levels in computer programs to improve execution time and (in particular) energy consumption. The project will also include development work on the `emllib` python package, currently in a prototype state. |
| Data del bando | 21/09/2019 |
| 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) |
|---|---|
| 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 |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| michele.lombardi2@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
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| Data di scadenza del bando | 07/10/2019 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |