Лаборатория алгоритмики НГУ и TU Berlin разработают новые способы эффективного сокращения объёмов данных

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск

ТЕМЫ


Новости ИИРабота разумаВнедрение ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

RSS


RSS новости

Авторизация



Новостная лента форума ailab.ru

2018-01-11 16:59

Лаборатория алгоритмики ММФ НГУ и группа «Алгоритмика и теория сложности вычислений» Берлинского технического университета (TU Berlin) получили поддержку РФФИ и Германского научно-исследовательского общества (DFG) для проведения совместного научно-исследовательского проекта. Международный коллектив учёных будет изучать новые подходы к быстрым алгоритмам сокращения объёмов данных с гарантиями результативности.

Рене ван Беверн (справа) и Рольф Нидермайер возле нового корпуса НГУ

Рене ван Беверн (справа) и Рольф Нидермайер возле нового корпуса НГУ

Время работы алгоритмов для решения задач растёт с объёмом входных данных. Поэтому на практике ключевым приёмом для ускорения работы алгоритмов является сокращение объёма данных с помощью их быстрой предварительной обработки. Однако гарантий результативности алгоритмов сокращения данных чаще всего нет, объясняет заведующий Лабораторией алгоритмики Рене ван Беверн.

В рамках нового совместного проекта РФФИ и DFG «Компромиссы в параметризованных подходах к редукции данных» исследователи НГУ и TU Berlin будут получать гарантированные оценки результативности алгоритмов сокращения данных. Главный вопрос проекта заключается в том, насколько алгоритм сокращения данных за заданное время может доказуемо и гарантированно сократить объём входных данных, если требуется, чтобы оптимальное решение задачи из-за сокращения данных не менялось; или менялось не более, чем на заданный фактор; или не менялось с заданной вероятностью.

Ученые будут доказывать верхние и нижние оценки результативности алгоритмов сокращения данных в этих условиях.

Разрабатываемые в рамках проекта подходы являются общими и помогут ускорить точные, приближённые и рандомизированные алгоритмы (работа которых определяется исходом случайных экспериментов) для задач в разных областях. В том числе разрабатываемые подходы будут испытываться на примере задач маршрутизации транспорта, минимизации энергопотребления беспроводных коммуникационных сетей и кластеризации данных.

Германский партнёр ученых из НГУ — исследовательская группа «Алгоритмика и теория сложности вычислений» под руководством проф. Рольфа Нидермайера, который посетил НГУ летом 2017 года. С российской стороны руководить проектом будет заведующий Лабораторией алгоритмики Рене ван Беверн. В 2017 году совместная разработка этих двух коллективов выиграла премию на крупнейшем европейском конгрессе по алгоритмам ALGO.

Для Лаборатории алгоритмики НГУ это второй научно-исследовательский проект, получивший международную грантовую поддержку. В 2017 году лаборатория при поддержке РФФИ и Департамента науки и технологии правительства Индии запустила совместный проект с индийским суперкомпьютерным центром Бангалор.


Источник: www.nsu.ru