Les recherches de Nathan Sturtevant portent sur les problèmes de recherche heuristique et combinatoire, y compris les approches théoriques et appliquées.

Trouver de nouvelles voies dans les jeux

Les recherches de Nathan Sturtevant portent sur les problèmes de recherche heuristique et combinatoire, y compris les approches théoriques et appliquées. Ses travaux portent sur la recherche heuristique et combinatoire pour des agents uniques et multiples, y compris la recherche bidirectionnelle, la recherche coopérative, la recherche à grande échelle et parallèle, la recherche pour la conception de jeux, l'apprentissage heuristique, l'abstraction automatisée pour la construction d'heuristiques, la recherche par raffinement et les heuristiques incohérentes. Ses équipes travaillent également sur des méthodes permettant de combiner la recherche avec l'apprentissage automatique. Les applications particulières de la recherche de Nathan comprennent la recherche de chemin et la planification dans les environnements en temps réel à mémoire limitée (par exemple, les jeux vidéo commerciaux) ainsi que les algorithmes de construction et d'utilisation d'heuristiques à mémoire par le biais de la recherche à grande échelle. D'autres travaux portent sur des questions théoriques et pratiques dans les jeux à plus de deux joueurs, notamment la modélisation de l'adversaire, l'apprentissage et l'information imparfaite. Ses recherches ont été mises en œuvre dans des jeux vidéo commerciaux et il continue de collaborer avec des praticiens de l'industrie des jeux.

Nathan est membre et titulaire de la chaire d'IA du Canada CIFAR à l'Amii et professeur au département d'informatique de l'université de l'Alberta. Il est également professeur de recherche à l'université de Denver et dirige le Moving AI Lab, qui compte des étudiants à l'université de l'Alberta et à l'université de Denver. Nathan est membre senior de l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence, rédacteur en chef adjoint du Journal of Artificial Intelligence Research et membre du comité de rédaction de l'Artificial Intelligence Journal. Les articles coécrits par Nathan ont été récompensés et salués lors de conférences de premier plan, notamment l'AIIDE (Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment), l'International Symposium on Combinatorial Search (SoCS) et la conférence annuelle de l'AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence).