Explore les compromis entre les données et le temps dans les problèmes de calcul, en mettant l'accent sur les rendements décroissants et les compromis continus.
Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
Explore l'auto-organisation dans les systèmes naturels et les stratégies de recherche de nourriture des fourmis, y compris les algorithmes Traveling Salesman Problem et Ant Colony Optimization.
Explore la conception et les applications de métasurfaces reconfigurables dans l'optique avancée, y compris les métamatériaux magnétiques commutables et les métasurfaces réactives.
