Relační posilované učení pro akceleraci vědy

Poskytovatel

Grantová agentura České republiky

Program

Standardní projekty

Veřejná soutěž

SGA0202400001

Hlavní účastníci

České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

24-11664S

Název projektu anglicky

Relational Reinforcement Learning for Science Acceleration

Anotace anglicky

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.

Kategorie VaV

ZV - Základní výzkum

OECD FORD - hlavní obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

OECD FORD - vedlejší obor

—

OECD FORD - další vedlejší obor

—

CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

AF - Dokumentace, knihovnictví, práce s informacemi<br>BC - Teorie a systémy řízení<br>BD - Teorie informace<br>IN - Informatika

Zahájení řešení

1. 1. 2024

Ukončení řešení

31. 12. 2026

Poslední stav řešení

Z - Začínající víceletý projekt

Poslední uvolnění podpory

—

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP24-GA0-GA-R

Datum dodání záznamu

27. 2. 2024

Celkové uznané náklady

8 775 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

7 932 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

843 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč