Défits
Brain storming sur les défis scientifiques, sociétaux et technologiques de l'axe (4 octobre 2013)
Data Science (models and algorithms): 1,6
Human Behaviour Analytics (models and evaluation): 7
Large-Scale Information Access and Visualization: 3,4,5,8
Multilingual communication: 2
Interoperability and dynamics in the semantic web: 9
1- Learning and prediction models, management stack, distributed infrastructures for BigData,
2- Multilingual communication,
3- Information processing/access, pervasive systems, multilingual systems
4- Spatiotemporal information processing and visualisation,
5- Personalisation and context awareness,
6- Analyses, Learning and mining in complex datasets, (temporal, sequential, graph datasets)
7- Human behaviour analytics, modelling and evaluation; social networks, smart homes, robot companions
8- Semantic access to linked media, indexing, retrieval, filtering, recommendation, Formalisation, models, algorithms, experimentation, evaluation, Multimedia, services, multilingual, structure, knowledge
9- Interoperability and dynamics in the semantic web, ontologies and data linkage.
- Algorithms for large scale and distributed data access, analytics, exploration and visualisation,
- Big Data indexing and storage, in the cloud, on the web and in large collections
- Pervasive social computing
- Mobile computing embedded systems and algorithms,
- High Performance Computing for simulation and analytics, fast optimization algorithms,
- New generation crowdsourcing
- Information access for all (reduction) digital divide, Mobility, Long tails (languages, individuals), Electronic libraries, Access to cultural heritage, Multilingualism
- Smart societies and Energy, smart energy Robotics and Ambient computing, Smart homes, smart city, Sustainable mobility and urban systems : Smart Grids,
- Human Health and welfare, Human assistance Health watch, Assistance to persons, nutrition, natural hazards prevention
- Information Society and Communication : big data, knowledge management, data science, Social web, Semantic web, Crowdsourcing, Privacy, information security buzz
Les défis scientifiques, sociétaux et technologiques par équipe
Mots clés :
- New generation learning algorithms,
- Prediction models for BigData,
- Learning for vectorial, structured, and temporal data,
- Distributed Information access,
- Robotics,
Défis scientifiques :
- New Learning Algorithms for Big Data,
- Learning with non-IID data,
- New theoretical framework for Information Access Models
- Transfer learning and learning to rank with no-relevance judgements
- Sequence models for sparse large scale data
Défis technologiques :
- Fast optimization algorithms for large scale learning tasks
- New models for Metric learning
- Distributed learning algorithms
- Indexation and storage of BigData, for learning and information access
- Distributed information access models
- Sequence models for multivariate series
Défis sociétaux :
- Health watch; learning to predict health problems
- Electronic libraries
- Energy, on-line generic prediction tools for multivariate series
- Robotics, motion detection
- Security; information security buzz
Mots clés :
Défis scientifiques :
- ontology alignment and data interlinking
- dynamics of the semantic web
- models of knowledge evolution and exchange
Défis technologiques :
Défis sociétaux :
Mots clés :
-communication multilingue (écrite ou orale)
-traitement de l'information multilingue (écrite ou orale)
Défis scientifiques et technologiques :
-Traduction et transcription automatiques de la parole
-Traduction assistée par ordinateur
-Traitement des langues peu dotées
-Traitement / Analyse de la parole et interactions dans les environnements ambiants
-Modélisation des affects sociaux
-Collecte et interopérabilité des ressources lexicales multilingues
-Processus automatiques et interactifs de clarification du sens
-Génie logiciel du multilinguisme
-Résumé automatique de données ambiantes
Défis sociétaux et applications
-Accès à l'information pour tous
-Robots compagnons
-Assistance à la personne
-Apprentissage des langues
-Smart homes
Mots clés :
- Big data management stack
- Distributed (big) data management infrastructures
- Analysis and mining of complex datasets
- Ontology-based data access
- Semantic web and Social networks
Défis scientifiques :
- Novel pattern mining paradigms: parallelism, result usefulness, links between pattern mining and optimization
- User-centric data management: large-scale join processing, data preparation for user-centric and user-generated data, interactive information exploration, text mining on health data, crowdsourcing optimization
- Algorithms for reasoning on data linkage : handling heterogeneity of multiple data sources in the semantic web
- Service Level Agreement guided optimization of continuous and mobile queries
- Efficient and distributed persistency (storage/cache) of big heterogeneous datasets
- Economy oriented integration of big datasets
- Declarative hybrid languages for expressing parallel data processing
- Learning-based distributed query optimization
- Data management Infrastructures for smart-grids
Défis technologiques :
- Improving embedded systems software
- High Performance Computing (simulation, analytics)
- Cloud computing (resource management, DaaS)
- Extracting business value from data
- Smart grids, Smart metering, smart networks
- Optimizing data transfer in distributed systems
Défis sociétaux :
- Nutrition and health (through data analytics)
- Information Society and Communication : big data, knowledge management, data science (HPC, cloud), Social web, Semantic web, Crowdsourcing
- Sustainable mobility and urban systems : smart cities
- Energy, clean, safe and efficient : Smart Grids, smart energy, clean technologies
Mots clés :
- Information access,indexing, retrieval, filtering, recommending.
- Formalisation, models, algorithms, experimentation, evaluation.
- Text, image, video, services, multilingual, structure, knowledge.
- Personalization, mobility, privacy, large scale.
Défis scientifiques :
- Semantic gap.
Défis technologiques :
- Large scale.
Défis sociétaux :
- Privacy.
Mots clés :
- représentation et raisonnement sur le temps et l’espace
- mobilité et géolocalisation
- visualisation et restitution interactives d’informations spatiales et temporelles
- géomatique
Défis scientifiques :
- l’espace et le temps dans le web sémantique et le LOD Cloud
- objets mobiles et trajectoires
- visualisations d’informations à références spatiales et temporelles
- expression et gestion de préférences sur critères spatiaux et temporels
- adaptation au contexte
Défis technologiques :
- infrastructures de données spatiales et temporelles
- environnement informatique dédié aux méthodes statistiques d’analyse spatiale
- cartographie animée et interactive pour la visualisation de phénomènes évolutifs
- applications mobiles à base de localisation
- localisations en zones blanches
- génération automatique d’interfaces de visualisation d’informations à références spatiales et temporelles
- génération automatique d’applications mobiles à base de composants dédiées à la collecte et à l’échange in situ d’informations
Défis sociétaux :
- aide à la décision pour l’aménagement du territoire
- prévention et gestion des risques naturels
- smart city
- VGI, crowdsourcing, sensor citizen for a spatially enabled society