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Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.
Le 19 novembre, Hamsa Bastani, professeur adjoint à la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie, a présenté "Efficient and targeted COVID-19 border testing via reinforcement learning" au AI Seminar.
Bastani évoque la conception et les performances d'"Eva", un système d'apprentissage par renforcement testé pour limiter le nombre de voyageurs asymptomatiques entrant en Grèce pendant la pandémie de COVD-19 à l'été 2020. Le système était différent des autres méthodes de restriction aux frontières utilisées dans le pays, car il s'appuyait fortement sur les données démographiques et les résultats des tests des voyageurs précédents. Au cours de l'essai, M. Bastani affirme que le système a beaucoup mieux réussi à limiter l'entrée des voyageurs asymptomatiques et révèle les avantages potentiels de l'utilisation de l'apprentissage par renforcement et des données en temps réel pour protéger la santé publique.
Regardez la présentation complète ci-dessous :
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