Titel Promotor Affiliaties "Korte inhoud" "Gecontingenteerd ZAP-ambt in data-analyse" "Daniele Marinazzo" "Vakgroep Data-Analyse" "Het opnemen van een gecontingenteerd ZAP-ambt impliceert het privilege om zich gedurende een periode 5 jaar nagenoeg exclusief toe te leggen op onderzoeksactiviteiten, met een beperkte onderwijsopdracht van ten hoogste 8 studiepunten per semester, gemiddeld over 3 jaar. Domein: Data-analyse." "Gecontingenteerd ZAP-ambt in spatio-temporele data-analyse en modellering" "Jan Baetens" "Vakgroep Data-analyse en wiskundige modellering, Vakgroep Wiskundige Modellering, Statistiek en Bio-informatica" "Gecontingenteerd ZAP-ambt ins patio-temporele data-analyse en modellering (Jan Baetens)" "Tenure track aanstelling toegepaste data-analyse in kader van het alfaflankeringsbeleid" "Tom Loeys" "Vakgroep Data-Analyse" "Om de onderzoeks- en onderwijscapaciteit van de UGent-alfafaculteiten te vergroten werd in 2011 vanuit het BOF een reservering van 15 extra BOF-tenure track mandaten voorzien: 3 voor elke alfa-faculteit." "Geïntegreerde data-analyse via Bayesiaanse probabilistische methodes voor real-time diagnose en controle in fusiereactoren" "Geert Verdoolaege" "Vakgroep Toegepaste Fysica" "Kernfusie heeft het potentieel de wereld te voorzien van veilige, schone en onuitputtelijke energie. Tegelijk biedt een fusiemachine een brede waaier aan opportuniteiten op het gebied van de datawetenschappen. In dit project zal ik de expertise van onze onderzoeksgroep inzetten in geïntegreerde data-analyse door Bayesiaanse inferentie voor real-time sensorfusie in een nieuwe generatie demonstratiereactoren (DEMO). Dit brengt een aantal uitdagingen met zich mee door real-time vereisten en onzekerheidskwantificatie aan de kant van de diagnostieken (sensoren) maar ook de actuatoren, en integratie in het controlesysteem van de machine. Geïntegreerde data-analyse zal cruciaal zijn voor DEMO door de noodzaak van stabiele operatie met behulp van beperkte hoeveelheden sensordata. Het project zal nieuwe stappen zetten om deze expertise voor de eerste maal te introduceren in de designactiviteiten voor DEMO. Tegelijk plan ik de unieke positie van onze onderzoeksgroep in dit gebied te gebruiken om contact te leggen met fusielabo's en de Vlaamse industrie voor de transfer van know-how en om de industie te stimuleren om bij te dragen aan de fundamenten van de Belgische fusie-industrie doormiddel van geavanceerde toepassingen in de datawetenschappen." "Emergent gedrag in nanomagnetische ensembles voor parallele data-analyse" "Bartel Van Waeyenberge" "Vakgroep Vastestofwetenschappen, Norwegian University of Science and Technology, University of Sheffield, ETH Zurich, IBM Research - Zurich" "Het SpinENGINE-project wil de basis leggen voor een nieuw, parallel, computationeel platform gebaseerd op het emergente gedrag in nanomagnetische ensembles. Het project zal een efficiënt, schaalbaar en gemakkelijk reproduceerbaar platform ontwikkelen om de uitdagingen van data-analyse in onze steeds meer data-rijke samenleving aan te pakken. Het bouwt op de recente ontdekkingen rond complexe, niet-lineaire en zeer aanpasbare interacties in dergelijke ensembles om een ​​hardware platform voor ""Reservoir Computing"" te realiseren, een biologisch geïnspireerde computationele benadering. Onze hypothese is dat de synergiën tussen de inherente eigenschappen van nanomagnetische ensembles en die vereist voor reservoir computing de efficiënte creatie van een zeer adaptief computerplatform mogelijk zal maken voor de analyse van complexe, dynamische datasets. Dit kan de performantie van de huidige gebruikte conventionele CMOS-hardware aanzienlijk overtreffen. SpinENGINE brengt een multidisciplinair team van onderzoekers samenbrengen met expertise in informatica, fysica van de gecondenseerde materie, materiaalkunde, computer modellering en hoge resolutie microscopie. Dit stelt ons in staat om tegelijkertijd het fundamentele gedrag van nanomagnetische ensembles te verkennen en te begrijpen hoe deze kunnen worden benut voor nuttige berekeningen. Tegen het einde van het project streven we ernaar een proof-of-concept systeem te produceren dat in staat is om patroonherkenning en classificatieproblemen op te lossen en, in samenwerking met onze industriële partner, IBM, een stappenplan op te stellen voor de verdere schaling en commercialisering van onze computationele platform. Succes in het SpinENGINE-project zal grote implicaties hebben voor data-analyse op alle schalen, variërend van laagvermogenberekening in de eenvoudigste sensor tot versnelde gegevensverwerking in de meest complexe supercomputer." "EF-27 Vervolg data-analyse BelRAI LTCF" "Anja Declercq" "LUCAS - Centrum voor Zorgonderzoek en Consultancy" "Vervolgonderzoek data-analyse BelRAI LTCF pilootproject EF06.06(3)" "Tensorontbindingen voor multimodale data-analyse" "Nick Vannieuwenhoven" "Numerieke Analyse en Toegepaste Wiskunde (NUMA)" "Tensorontbindingen die matrixontbindingen met een lage rang generaliseren naar multimodale gegevens winnen aan belang op verschillende gebieden, zoals machine learning, neurowetenschappen, wetenschappelijk rekenen en signaalverwerking. Ik stel een 4-stappen raamwerk voor Multimodale Exploratieve Data Analyse voor: eerst wordt de grootschalige data gecomprimeerd; ten tweede wordt een geschikte gegeneraliseerde additieve tensorontbinding geconstrueerd uit de gecomprimeerde tensor via originele geometrie-exploiterende algoritmen; ten derde wordt de gevoeligheid van deze ontbinding gekwantificeerd via het conditienummer; en ten vierde, de gegeneraliseerde additieve tensorontbinding vult ontbrekende gegevens in, vermindert ruis en biedt aanbevelingssysteemtaken. " "Een ontwikkeling kader voor data-analyse in genomics" "Yves Moreau" "Departement Menselijke Erfelijkheid, Afdeling ESAT - STADIUS, Stadius Centrum voor Dynamische Systemen,Signaalverwerking en Gegevensanalyse" "Het doel van dit project is om een modulair hoge-performantie data-analyse infrastructuur op te richten gericht op humaan genetisch onderzoek en klinische genetische diagnostiek. Momenteel is de data gegenereerd door NGS methodes in een explosieve groeifase waarbij de gecreëerde informatie iedere 6 maand verdubbelt. NGS zal dus binnenkort de computationeel het meest intensieve tak van de wetenschap worden op zowel het gebied van data hoeveelheid en benodigde rekenkracht. Daarom is er een dringende noodzaak om nieuwe methodes en technology te ontwikkelen om deze data de baas te kunnen. De eerste uitdaging om ons doel te bereiken zal de keuze zijn van de juiste methodes. Het verzamelen opslaan en opvragen van grote hoeveelheden van data, afkomstig van verscheidene experimenten vraagt een grondige kennis van cluster en cloud based computer-systemen enerzijds, terwijl het parallellizeren van de computationele berekeningen een Hadoop/MapReduce aanpak vereist. Vanuit het gebruiker standpunt zullen we “Rich Client Platforms” nodigen hebben aangezien deze architectuur ook de flexibiliteit heeft om om te gaan met een groeiend aantal van verschillende applicaties die erin verwerkt moeten worden door gebruik te maken van plug-ins en extra modules. Hierdoor zullen de gebruikers van het systeem snel in staat zijn met de toepassingen verschillende problemen op te lossen die al dan niet aan elkaar gerelateerd zijn. De eigenschappen van een richt client kunnen dus als volgt geformuleerd worden: flexibel en modulaire toepassingsarchitectuur platform onafhankelijk aanpasbaar naar de wensen van de eindgebruiker Zowel offline als online bruikbaar Eenvoudige rapportering van data aan de eindgebruiker eenvoudige up to date houden van het richt client system. Aangezien het einddoel van deze thesis dus toelaat om NGS en aanverwante medische data met elkaar te integreren en beschikbaar te maken op verschillende plaatsen, is het ook van belang duidelijke afspraken te maken omtrekt de rol van de verschillende instituten die bijdragen en of gebruik zullen maken van deze infrastructuur alsook de bescherming van de privacy omtrent de data die erin verwerkt worden. We geloven dat met dit systeem onderzoeker hun kennis en ervaring zullen kunnen delen et elkaar om tot betere resultaten te komen. Aangezien ieder instituut al over een eigen computationele infrastructuur beschikt zal de grootste uitdaging erin bestaan een taal te kiezen om deze systemen aan elkaar te koppelen die resulteert in de laagste opstart kost en de minste aanpassingen." "Studie van planetaire magnetosferen met behulp van data-analyse en computersimulatie" "Giovanni Lapenta" Plasma-astrofysica "Het werk zal zich ontwikkelen in het kader van TerraVirtualE, mijn nieuwe ERC AdG. Nadja zal bijdragen aan de studie van planetaire magnetosferen door middel van simulaties en observaties. Ze zal deze tools combineren en nieuwe methoden verkennen op basis van machinaal leren om de enorme hoeveelheid beschikbare gegevens te analyseren. Haar werk omvat wiskundige methoden en natuurkundig inzicht, met bijzondere aandacht voor de transformaties van energie, de topologische transformaties van het magnetische veld en de impact op deeltjesversnelling." "Data-analyse BelRAI: zorgzwaartecategorieën en kwaliteitsindicatoren" "Anja Declercq" "Centrum voor Sociologisch Onderzoek (OE)" "Dit onderzoek bouwt verder op eerder onderzoek op de data uit het BelRAI LTCF pilootproject waar de BelRAI zorgzwaartecategorieën en kwaliteitsindicatoren werden onderzocht op de beschikbare BelRAI LTCF data. Tot nu toe werden analyses uitgevoerd op alle data (N=3759)verzameld in het kader van de implementatie-test. Deze analyses leiden tot nieuwe en bijkomende vragen."