SubsidieMeestersReinforcement Learning & Solver Racing in simulatieversnellingen
Het project onderzoekt het gebruik van reinforcement learning en solver racing om de efficiëntie van computersimulaties te verbeteren.
Projectdetails
Inleiding
Ignition Computing wil in dit project de haalbaarheid onderzoeken van het gebruik van reinforcement learning (een type machine learning) en een solver racing aanpak om de prestaties van computersimulaties te verbeteren.
Doelstellingen
Deze innovatieve methoden zouden de snelheid, brede toepasbaarheid en efficiëntie van simulaties kunnen verhogen. Hierdoor kunnen de volgende voordelen worden gerealiseerd:
- Vermindering van energieverbruik
- Vermindering van wachttijd
- Besparing van geld
- Vermindering van bijbehorende uitstoot
Impact
Dit project heeft het potentieel om verandering teweeg te brengen in hoe simulaties worden uitgevoerd, met een brede impact op meerdere disciplines.
Bijdrage aan KIA's
Het project draagt bij aan de ontwikkeling van de KIAs 1 en 6 op het gebied van:
- Klimaat en Energie
- Sleuteltechnologieën
- Digital Technologies: Artificiële intelligentie
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 20.000 |
| Totale projectbegroting | € 57.600 |
Tijdlijn
| Startdatum | 9-4-2024 |
| Einddatum | 8-4-2025 |
| Subsidiejaar | 2024 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Ignition Computing B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Simulatie optimalisatie door middel van een data-driven preconditionerDit project onderzoekt de haalbaarheid van een data-driven preconditioner om complexe simulaties te optimaliseren en kosten te verlagen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Haalbaarheidsonderzoek Actieve SimulatordevicesHeusinkveld ontwikkelt een generiek interfaceplatform voor racesimulatoren dat actieve input van simulatiesoftware mogelijk maakt en test drie hardwareconcepten voor toekomstige productontwikkeling. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Haalbaarheidsstudie naar het ontwikkelen van een Trading SimulatorHet project onderzoekt de haalbaarheid van een simulator voor learning agents om via historische big data betere transactieresultaten te behalen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
AI Learning GameEen educatieve stealth/hacking game ontwikkelen die spelers bewust maakt van cybercrime en AI, terwijl ze leren samenwerken met een AI-getrainde co-op speler op hun eigen niveau. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
EdionHet project ontwikkelt een geautomatiseerd systeem voor vraaggeneratie in de natuurkunde om docenten tijd te besparen en studenten een boeiendere leerervaring te bieden. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Simulatie optimalisatie door middel van een data-driven preconditioner
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een data-driven preconditioner om complexe simulaties te optimaliseren en kosten te verlagen.
Haalbaarheidsonderzoek Actieve Simulatordevices
Heusinkveld ontwikkelt een generiek interfaceplatform voor racesimulatoren dat actieve input van simulatiesoftware mogelijk maakt en test drie hardwareconcepten voor toekomstige productontwikkeling.
Haalbaarheidsstudie naar het ontwikkelen van een Trading Simulator
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een simulator voor learning agents om via historische big data betere transactieresultaten te behalen.
AI Learning Game
Een educatieve stealth/hacking game ontwikkelen die spelers bewust maakt van cybercrime en AI, terwijl ze leren samenwerken met een AI-getrainde co-op speler op hun eigen niveau.
Edion
Het project ontwikkelt een geautomatiseerd systeem voor vraaggeneratie in de natuurkunde om docenten tijd te besparen en studenten een boeiendere leerervaring te bieden.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Koopman-Operator-based Reinforcement Learning Control of Partial Differential EquationsThis project aims to enhance reinforcement learning for large-scale engineering systems by developing performance-guaranteed controllers, addressing safety in energy-efficient technologies. | ERC Starting... | € 1.499.000 | 2025 | Details |
AI-based Learning for Physical SimulationThis project aims to enhance physical simulations by integrating machine learning with equation-based modeling for improved generalization and intelligibility, applicable across scientific disciplines and engineering. | ERC Starting... | € 1.315.000 | 2022 | Details |
REinforcement TWInning SysTems: from collaborative digital twins to model-based reinforcement learningThe Re-Twist project aims to develop a novel Reinforcement Twinning framework that integrates machine learning with engineering to optimize systems like wind turbines and drones for societal benefits. | ERC Starting... | € 1.500.000 | 2025 | Details |
Artificial UserThis project aims to enhance human-computer interaction by developing a simulator that autonomously generates human-like behavior using computational rationality, improving evaluation methods and data generation. | ERC Advanced... | € 2.499.208 | 2024 | Details |
Machine-Assisted Teaching for Open-Ended Problem Solving: Foundations and ApplicationsThe TOPS project aims to develop AI-driven machine-assisted teaching algorithms to support individualized learning in open-ended problem-solving domains. | ERC Starting... | € 1.495.000 | 2022 | Details |
Koopman-Operator-based Reinforcement Learning Control of Partial Differential Equations
This project aims to enhance reinforcement learning for large-scale engineering systems by developing performance-guaranteed controllers, addressing safety in energy-efficient technologies.
AI-based Learning for Physical Simulation
This project aims to enhance physical simulations by integrating machine learning with equation-based modeling for improved generalization and intelligibility, applicable across scientific disciplines and engineering.
REinforcement TWInning SysTems: from collaborative digital twins to model-based reinforcement learning
The Re-Twist project aims to develop a novel Reinforcement Twinning framework that integrates machine learning with engineering to optimize systems like wind turbines and drones for societal benefits.
Artificial User
This project aims to enhance human-computer interaction by developing a simulator that autonomously generates human-like behavior using computational rationality, improving evaluation methods and data generation.
Machine-Assisted Teaching for Open-Ended Problem Solving: Foundations and Applications
The TOPS project aims to develop AI-driven machine-assisted teaching algorithms to support individualized learning in open-ended problem-solving domains.