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Amii accueille deux nouvelles chaires AI de l'ICAR Canada

En collaboration avec l'Université de la Colombie-Britannique, Amii a le plaisir d'accueillir dans sa famille deux nouvelles chaires d'IA du CIFAR Canada! Félicitations à Mark Schmidt et Kevin Leyton-Brown qui rejoignent ainsi une communauté en pleine expansion de chercheurs canadiens de renommée mondiale.

Le prestigieux programme des chaires d'IA de l'ICAR, financé par le gouvernement fédéral à hauteur de 86,5 millions de dollars sur cinq ans, offre aux chercheurs un financement dédié à long terme pour soutenir leurs programmes de recherche et les aider à former la prochaine génération de leaders en IA.

Découvrez ci-dessous les brillants chercheurs qui contribuent à l'avenir de l'intelligence artificielle :

Utiliser le big data pour prendre de grandes décisions

Photo de Mark Schmidt.jpg

Les données que nous collectons aujourd'hui - tant dans le monde physique que numérique - sont vastes et connaissent une croissance exponentielle. Que pouvons-nous faire avec de telles informations ? Mark Schmidt, professeur adjoint à l'université de la Colombie-Britannique, a consacré sa carrière à l'exploration des défis liés à l'apprentissage de modèles complexes à partir de grands ensembles de données.

"Mon travail est principalement axé sur les aspects fondamentaux de l'apprentissage automatique", explique Schmidt. "Afin d'améliorer notre capacité à traiter des ensembles de données de plus en plus grands, je me concentre sur l'explicabilité mathématique et sur l'accélération et la vérification des algorithmes fondamentaux d'apprentissage automatique."

M. Schmidt a obtenu son doctorat à l'Université de la Colombie-Britannique, où il est actuellement professeur adjoint au département d'informatique. Originaire d'Edmonton, Schmidt a obtenu sa maîtrise en sciences à l'Université de l'Alberta et a été l'un des premiers étudiants employés par Amii (alors AICML). En 2018, Schmidt a reçu le prestigieux prix Lagrange en optimisation continue, décerné une fois tous les trois ans par la Mathematical Optimization Society (MOS) et la SIAM pour une contribution exceptionnelle dans le domaine de l'optimisation continue. Il est actuellement membre associé du programme Learning in Machines & Brains de l'ICAR et titulaire d'une chaire de recherche du Canada en apprentissage automatique à grande échelle.

Utilisation d'outils théoriques issus de différentes disciplines

Photo de Kevin Leyton-Brown

Kevin Leyton-Brown se trouve à l'intersection de l'informatique et de la microéconomie. Inspiré par la collaboration interdisciplinaire, Leyton-Brown mène des recherches dans deux domaines distincts : la conception et l'analyse des marchés ("théorie des jeux algorithmiques") et la construction automatisée d'algorithmes.

"Mes recherches actuelles portent sur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour personnaliser les algorithmes en fonction de différents contextes pratiques", explique M. Leyton-Brown. "Parmi mes projets récents, j'ai participé à la conception et à la réalisation d'une réaffectation de 20 milliards de dollars du spectre radioélectrique aux États-Unis et au Canada, de la télévision à la téléphonie mobile ; j'ai aidé des agriculteurs ougandais à vendre leurs excédents de récolte à l'aide de téléphones de base ; j'ai conçu un système de notation par les pairs en code source ouvert qui incite à travailler dur ; et j'ai construit des modèles informatiques réalistes du comportement humain dans des contextes stratégiques."

Leyton-Brown est professeur d'informatique à l'université de la Colombie-Britannique et membre associé de la Vancouver School of Economics. Il est titulaire d'un doctorat et d'une maîtrise de l'université de Stanford. Il a co-écrit deux livres et plus de 100 articles techniques évalués par des pairs. Il a été élu membre de l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) en 2017 et membre distingué de l'ACM en 2018. Avec une équipe de 18 autres personnes, il s'est vu décerner le prix Franz Edelman de l'INFORMS pour ses réalisations dans le domaine de la recherche opérationnelle et des sciences de la gestion, décrit comme "le principal prix de la recherche opérationnelle et de l'analyse." Il est actuellement président d'ACM SIGecom et a été rédacteur en chef adjoint de l'Artificial Intelligence Journal (AIJ) et du Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR).


En 2017, l'ICRA a été choisi par le gouvernement fédéral pour diriger la Stratégie pancanadienne sur l'intelligence artificielle, dotée de 125 millions de dollars, en collaboration avec les centres de recherche en intelligence artificielle d'Edmonton (Amii), de Montréal(Mila) et de Toronto(Vector Institute). Les 16 nouveaux titulaires de chaires d'IA CIFAR du Canada proviennent d'universités de partout au Canada, dont l'Université de Montréal, l'Université McGill, l'Université de la Colombie-Britannique, l'Université Dalhousie, l'Université de Waterloo, l'Université de Guelph, ainsi que le University Hospital Network. On s'attend à ce que le programme de chaires d'IA de l'ICRA Canada atteigne plus de 60 chaires d'ici 2020.

L'histoire de la domination mondiale de l'IA par Edmonton
L'Université de l'Alberta a créé le premier département d'informatique du Canada, en 1964. Des événements récents - dont l'annonce de la création du premier laboratoire de recherche international de DeepMind - ontvéritablement cimenté l'excellence d'Edmonton sur la carte mondiale. Selon le célèbre CS Rankings, l'Université de l'Alberta se classe parmi les cinq premières au monde pour la recherche en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.

Amii a été fondé en 2002 dans le cadre d'un effort conjoint entre UAlberta et le gouvernement de l'Alberta dans le but de créer un centre de recherche en intelligence artificielle de classe mondiale. Depuis, l'organisation s'est détachée de l'Université de l'Alberta, tout en maintenant un partenariat solide, avec le soutien d'Alberta Innovates, du gouvernement de l'Alberta et de l'ICRA, afin d'atteindre de nouveaux niveaux de découverte et d'innovation dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique.

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