BLACKJACK - La répulsion comme outil des détectives de la donnée

Lauréat : Rémi Bardenet, Chercheur CNRS CRIStAL

Équipe : SIGMA du Groupe Thématique : DaTinG.

Dates : 2020 / 2026

Résumé :

Le concept derrière les simulations de Monte-Carlo, qui désignent une large classe d’algorithmes de calcul basés sur un échantillonnage aléatoire répété de résultats numériques, est d’utiliser le caractère aléatoire pour résoudre des problèmes en principe déterministes. Le projet BLACKJACK financé par l’UE vise à fournir des méthodes de Monte-Carlo permettant de réaliser des déductions concernant des modèles coûteux dans le domaine de la biologie en s’intéressant directement au faible taux de convergence et à la parallélisation des méthodes de Monte-Carlo. Le projet entend se passer du taux de Monte-Carlo, afin de mettre en place un processus de répulsion entre les nœuds de la quadrature, produisant ainsi un outil innovant pour les statisticiens, les processeurs de signaux et les apprenants automatiques.

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Abstract

The concept behind Monte-Carlo simulations, which refer to a broad class of computational algorithms based on repeated random sampling of numerical results, is to use randomness to solve problems that are in principle deterministic. The EU-funded BLACKJACK project aims to provide Monte-Carlo methods for making inferences about expensive models in the field of biology by directly addressing the low convergence rate and parallelization of Monte-Carlo methods. The project intends to dispense with the Monte-Carlo rate, in order to implement a repulsion process between the quadrature nodes, thus producing an innovative tool for statisticians, signal processors and machine learners.

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