Relational Reinforcement Learning for Science Acceleration
Project goals
Neural networks are increasingly being used for learning in scientific domains, for both discovery and technological advancement. Recently, incorporating structural background knowledge has been found to be critically effective for such tasks. Building on recent developments in learning techniques for neural networks oriented to relational data and logical knowledge, we intend to integrate the rich symmetries present in mathematical physics into learning and technological agent-based decision making. We will advance the start of the art in formulating and studying learning models that incorporate relational and physical background knowledge, develop scalable algorithms for their structure learning using special distributed computing hardware available, and address a range of critical domains including drug discovery and safe reinforcement learning.
Keywords
relational learningreinforcement learningdeep learningmathematical physicsscientific discovery
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
SGA0202400001
Main participants
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
24-11664S
Alternative language
Project name in Czech
Relační posilované učení pro akceleraci vědy
Annotation in Czech
Neuronové sítě se stále více používají pro učení ve vědeckých oblastech, jak pro objevování, tak pro technologický pokrok. Nedávno bylo ověřeno, že začlenění strukturálních znalostí je pro takové úkoly kriticky efektivní. Na základě našeho nedávného vývoje technik pro učení neuronových sítí orientovaných na relační data a logické znalosti, máme v úmyslu integrovat bohaté symetrie přítomné v matematické fyzice do učení a rozhodování technologických agentů. Chceme posunout současný stav poznání ve formulování a studiu učících modelů, které zahrnují relační a fyzikální znalosti, vyvinout škálovatelné algoritmy pro jejich strukturní učení za pomoci dostupného speciálního distribuovaného výpočetního hardwaru, s čímž se zaměříme na řadu kritických domén, jako je objevování nových léků a bezpečné posilované učení.
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
OECD FORD - main branch
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
OECD FORD - secondary branch
—
OECD FORD - another secondary branch
—
AF - Documentation, librarianship, work with information
BC - Theory and management systems
BD - Information theory
IN - Informatics
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2024
Realization period - end
Dec 31, 2026
Project status
B - Running multi-year project
Latest support payment
Feb 29, 2024
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP25-GA0-GA-R
Data delivery date
Feb 21, 2025
Finance
Total approved costs
8,775 thou. CZK
Public financial support
7,932 thou. CZK
Other public sources
843 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Recognised costs
8 775 CZK thou.
Public support
7 932 CZK thou.
0%
Provider
Czech Science Foundation
OECD FORD
Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Solution period
01. 01. 2024 - 31. 12. 2026