CE23 - Intelligence artificielle et science des données

GraphRec: Programmation récursive efficace et passant à l'échelle pour les graphes – GraphRec

Résumé de soumission

De grands graphes sont de plus en plus utilisés dans de nombreux domaines tels que les réseaux de transport, les soins de santé (interactions médicamenteuses), les crypto-monnaies (transactions blockchain), les réseaux sociaux, la gestion des connaissances, etc. Les programmes récursifs constituent un moyen très puissant pour extraire des informations précieuses de ces structures de données liées. Cependant, les programmes récursifs peuvent être très coûteux à évaluer sur de grands graphes et parfois difficilement réalisables - voire pas du tout - sur des graphes modernes avec des millions de nœuds et d'arêtes. Ce projet vise à résoudre des défis fondamentaux et algorithmiques liés à l'optimisation de programmes récursifs expressifs, permettant ainsi de nouvelles méthodes d'extraction de valeur plus robustes et plus efficaces à partir de grands graphes. Nous étudierons des modèles de programmation, des techniques de compilation et des analyses statiques efficaces pour produire du code executable spécialisé. Nous étudierons comment synthétiser un code correct et optimisé pour l'exécution sur des plateformes distribuées. Le résultat global attendu est de rendre le développement d'applications gourmandes en données de graphes à grande échelle moins sujettes aux erreurs et plus efficaces.

Coordination du projet

Pierre GENEVÈS (Centre Inria de l’Université Grenoble Alpes)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

Inria GRA Centre Inria de l’Université Grenoble Alpes

Aide de l'ANR 537 422 euros
Début et durée du projet scientifique : mars 2024 - 60 Mois

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