Les recherches de Xingyu se concentrent sur la création de systèmes intelligents plus fiables et plus sûrs, avec une forte volonté d'exploiter l'IA et l'apprentissage automatique pour des innovations percutantes en matière de soins de santé.

Les recherches de Xingyu portent sur l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et leurs applications à l'analyse de données structurées et non structurées, avec pour objectif ultime de développer de nouvelles techniques pour construire des systèmes intelligents plus fiables et plus sûrs. Outre ses recherches sur l'IA fiable, Xingyu s'intéresse également à l'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique pour les innovations dans le secteur de la santé.

Elle est professeure adjointe au Département de génie électrique et informatique de l'Université de l'Alberta. Elle a obtenu une maîtrise en génie électrique et informatique de l'Université de l'Alberta et un doctorat dans la même discipline de l'Université de Toronto. Avant de rejoindre l'Université de l'Alberta, Xingyu était chercheuse postdoctorale à l'Université de Toronto et étudiante de troisième cycle affiliée au Vector Institute for Artificial Intelligence. Outre son parcours universitaire, Xingyu a également travaillé dans l'industrie comme ingénieure en algorithmes vidéo.

Les recherches de Xingyiu portent sur la vision par ordinateur, l'analyse de données et l'informatique médicale. Ses travaux ont contribué à des projets portant sur l'imagerie médicale computationnelle, la conception d'implants crâniens, les génomes de la COVID-19 et la sécurité de l'apprentissage profond.

En plus de son travail avec l'Université de l'Alberta et Amii, Li est membre de AI4Societyet de l'Institut de recherche sur le cancer du nord de l'Alberta. Cancer Research Institute of Northern Albertaet de Institut de recherche sur la santé des femmes et des enfants.