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

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2018-01-11 16:59

образование

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

Комментарии: