Un héritage de la recherche en LR
Amii est l'un des plus anciens centres d'expertise en apprentissage par renforcement (AR) au monde. Depuis plus de 20 ans, nos chercheurs sont à l'origine d'avancées dans le domaine de l'apprentissage par renforcement, bien avant qu'il ne devienne une approche courante de l'intelligence artificielle.
Nos travaux façonnent l'avenir de l'IA. Nous faisons avancer la recherche, nous attirons les meilleurs talents et nous aidons les entreprises à appliquer l'IA dans le monde réel. En tant qu'élément clé de l'écosystème canadien de l'IA, nous renforçons le rôle du pays en tant que leader mondial de l'innovation en matière d'IA.
Des chercheurs de premier plan dans le domaine de la recherche sur le droit de l'environnement
Amii accueille certains des plus grands chercheurs en IA du monde. Leurs découvertes ont fait de l'IA auto-apprenante une réalité et ont permis des avancées dans les domaines de la robotique, des jeux, des soins de santé, etc. Leur travail continue de façonner la manière dont l'IA apprend par l'expérience, interagit avec le monde et résout les défis du monde réel.
Richard S. Sutton
Richard S. Sutton, conseiller scientifique en chef d'Amii, a remporté le prix A.M. Turing pour ses recherches sur l'apprentissage par renforcement.
Il est co-auteur de Apprentissage par renforcement : An Introduction (1998, 2018)le manuel de référence qui continue de façonner le domaine aujourd'hui.
Ses découvertes - l'apprentissage par différencetemporelle, les méthodes de gradient de politique et l'architecture Dyna - sont àla base de la RL moderne, et sont à l'origine d'avancées dans les domaines de la robotique, de l'IA ludique et des systèmes de prise de décision complexes.
QU'EST-CE QUE L'APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT ?
RL = Apprendre par la pratique
Comment un bébé ou un animal apprend-il à connaître le monde ? En essayant des choses, en remarquant le résultat et en essayant à nouveau.
Très tôt dans l'histoire de l'IA, les chercheurs ont cherché à construire des agents d'IA dotés de cette même capacité à interagir avec le monde pour atteindre des objectifs. Cette idée est au cœur de l'apprentissage par la pratique.
Apprentissage par renforcement (RL)
Le RL adopte une approche différente de l'apprentissage automatique, à tel point qu'il est considéré comme un sous-domaine distinct.
L'apprentissage automatique traditionnel s'appuie sur des ensembles de données et des points de référence prédéfinis, et développe des modèles qui optimisent les performances par rapport à ceux-ci. L'apprentissage automatique, quant à lui, pose une question différente : Et si un modèle pouvait générer ses propres données en interagissant avec le monde ? Et s'il pouvait apprendre par l'expérience ?
C'est ce changement de perspective qui rend la LR unique et qui fait qu'elle est au cœur des préoccupations d'Amii.
Les chercheurs d'Amii et leurs nombreux étudiants font progresser la LR pour la rendre plus efficace, plus précise et plus pratique pour les défis du monde réel.
Pourquoi la LR est-elle importante?
Contrairement à l'IA traditionnelle, les systèmes alimentés par le RL ne se contentent pas de suivre des règles : ils apprennent par l'expérience et s'améliorent au fil du temps. Cette capacité à s'adapter, à optimiser et à prendre des décisions dans des situations complexes fait du RL une technologie essentielle pour façonner l'avenir des solutions basées sur l'IA dans la vie de tous les jours.
Agriculture
Des aliments plus frais et plus abordables - La LR aide les agriculteurs à utiliser l'eau et les engrais de manière plus efficace, ce qui se traduit par un meilleur rendement des cultures et une baisse des prix à l'épicerie.
Biotechnologie
Des avancées médicales plus rapides - L 'IA accélère la découverte de médicaments et la recherche sur les traitements, ce qui permet d'offrir de meilleures options de soins de santé et des médicaments plus efficaces.
Constuction
Une construction plus rapide et plus sûre - L 'automatisation alimentée par l'IA permet de respecter le calendrier des projets, d'améliorer la sécurité des travailleurs et de réduire les coûts, ce qui aide à construire des maisons et des infrastructures plus rapidement.
Énergie et services publics
Réduction des factures d'énergie - La LR contribue à équilibrer la demande d'énergie et à améliorer l'efficacité des énergies renouvelables, ce qui rend l'électricité moins chère et plus fiable.
Ingénierie
La RL améliore les simulations de conception, permettant aux ingénieurs de tester et d'optimiser les structures, les systèmes de transport et les matériaux en termes de sécurité, de durabilité et d'efficacité.
Services financiers
Des opérations bancaires et des achats en ligne plus sûrs - L'IA repère instantanément les transactions frauduleuses, ce qui vous aide à protéger votre argent et vos informations personnelles.
Soins de santé
Des diagnostics et des traitements plus précis - Les outils de soins de santé assistés par l'IA aident les médecins à détecter les maladies plus tôt et à personnaliser les traitements, améliorant ainsi les soins aux patients.
Fabrication
Des produits plus abordables - La LR réduit les déchets de production, améliore l'efficacité des usines et optimise les chaînes d'approvisionnement, ce qui permet de maintenir les biens de consommation courante à un niveau abordable et largement disponible.
Chaîne d'approvisionnement
Des livraisons plus rapides, moins de ruptures de stock - RL optimise les itinéraires d'expédition et la gestion des entrepôts, garantissant que les produits dont vous avez besoin arrivent à temps.
Jeux vidéo et informatiques
Des jeux de meilleure qualité et plus attrayants - L'IA apprend comment vous jouez, créant des adversaires plus intelligents et des expériences de jeu plus personnalisées et plus attrayantes.