Plus de 20 ans d'innovation en matière d'IA
Amii est l'un des trois instituts nationaux d'IA du Canada dans le cadre de la stratégie pancanadienne en matière d'IA.
Depuis 2002, nos chercheurs ont développé et contribué à des recherches révolutionnaires qui ont fait progresser la compréhension et l'utilisation de l'IA dans le monde.
Point de repère
Recherche
1994
Chinook
Chinook devient la première IA à résoudre un jeu de dames, établissant une nouvelle norme en matière de résolution de jeux par l'IA et inspirant de futures recherches sur la stratégie et la prise de décision complexes. Il s'agit du premier programme informatique à remporter un titre de champion du monde dans une compétition contre des humains, tous jeux confondus.
2006
Algorithme UCT
Csaba Szepesvári, chercheur à l'Amii, a co-inventé UCT, un algorithme ML influent au cœur de nombreuses avancées dans la recherche sur les jeux, notamment AlphaGo.
2006-2015
AAAI Computer Poker
L'équipe de l'Université de l'Alberta domine les compétitions de poker informatique de l'AAAI, remportant 23 des 39 compétitions organisées au cours de la première décennie.
2007
Dames
Le jeu de dames est officiellement résolu par une équipe dirigée par Jonathan Schaeffer, comprenant Neil Burch et Martin Müller. Cette annonce a marqué la résolution d'une question qui a été poursuivie pendant des décennies et qui, à l'époque, était le jeu populaire le plus complexe à résoudre.
2008
Polaris
Polaris devient l'un des premiers programmes d'IA à se mesurer à des joueurs de poker professionnels, améliorant ainsi la capacité de l'IA à traiter des informations cachées et à adapter des stratégies en temps réel.
2013
Atari Benchmark
Le benchmark Atari constitue un banc d'essai mondial pour l'apprentissage par renforcement, établissant une nouvelle norme pour l'évaluation et l'amélioration des capacités de prise de décision de l'IA.
2015
Céphée
Cepheus devient la première IA à résoudre une partie de poker Texas Hold'em en tête-à-tête, en parvenant à une stratégie imbattable grâce à une minimisation avancée des regrets contrefactuels.
2016
AlphaGo
AlphaGo entre dans l'histoire en battant le meilleur joueur de Go au monde, démontrant une nouvelle fois la capacité de l'IA à s'immiscer dans des jeux stratégiques complexes.
2017
DeepStack
DeepStack est la première IA à battre des joueurs professionnels au poker Texas Hold'em sans limite, ce qui permet de faire progresser la prise de décision dans des environnements où les informations sont incomplètes.
2017
Apprentissage par renforcement : Une introduction - Deuxième édition
Richard S. Sutton renforce son influence en tant que leader mondialement reconnu dans le domaine de l'apprentissage par renforcement avec la publication de la deuxième édition de son manuel.
Domaines de recherche
Apprentissage par renforcement (RL)
Méthodes d'IA pour la prise de décision et l'optimisation par essais et erreurs
Apprentissage en profondeur (DL)
Méthodes d'IA avancées qui utilisent des réseaux neuronaux pour découvrir des modèles complexes dans les données
Apprentissage machine (ML)
Techniques de base pour la modélisation et les prédictions basées sur les données
Recherche heuristique
Algorithmes pour la résolution de problèmes et l'optimisation approximative dans les systèmes complexes
Une IA digne de confiance
Garantir la fiabilité, l'équité et la sécurité des applications d'IA
L'IA explicable (XAI)
Rendre les résultats et les processus de l'IA transparents et compréhensibles
Traitement du langage naturel (NLP)
Techniques d'IA pour la compréhension et la génération de langues, y compris les grands modèles de langage
Vision par ordinateur
Méthodes d'IA pour l'analyse d'images et de vidéos, y compris l'imagerie médicale
Robotique et systèmes autonomes
Systèmes pilotés par l'IA pour l'interaction physique, l'apprentissage et le fonctionnement autonome
IA générative
Des modèles d'IA qui produisent de nouveaux contenus, comme du texte, des images et de la musique, à l'aide de GAN, de modèles de diffusion et de transformateurs.
Modèles d'IA d'avant-garde
Approches avancées combinant des systèmes multimodaux et un apprentissage par renforcement de pointe
L'IA au service de la santé et des sciences de la vie
Applications dans les domaines de la santé de précision, de l'imagerie médicale, des neurosciences et de la rééducation
L'IA au service de l'énergie et de l'environnement
Optimiser les systèmes énergétiques, l'agriculture et la durabilité environnementale
L'IA pour les sciences sociales
Comprendre le comportement humain
L'IA pour les sciences naturelles
Application de l'IA à la découverte scientifique dans des domaines tels que la physique, la chimie, la biologie, les sciences de la terre, etc.
L'IA pour l'interaction entre l'homme et l'IA
Améliorer la collaboration homme-machine, les technologies d'assistance et l'expérience des utilisateurs
Éthique et politique de l'IA
Prise en compte des considérations éthiques, de la gouvernance, de l'équité et de la sécurité dans le déploiement de l'IA
L'IA dans les jeux et la théorie des jeux
Applications de l'IA dans la prise de décision stratégique, la conception de jeux et le divertissement
Partenaires académiques
Université de l'Alberta
Depuis notre création, nous avons augmenté la capacité de recherche sur l'IA à l'Université de l'Alberta. Université de l'Alberta de quatre membres cofondateurs à 37 boursiers (dont 27 chaires CIFAR canadiennes en IA).
Affiliate Post-Secondaries
Nous avons également accueilli neuf chaires CIFAR d'IA au Canada dans des universités affiliées à travers le pays :
Partenaires des filières d'IA
Amii est fière de soutenir le partenariat AI Pathways en aidant à concevoir des programmes d'éducation axés sur la carrière qui dotent les Albertains des compétences en IA nécessaires pour prospérer dans une économie en évolution rapide.
Université d'Athabasca
Collège de Bow Valley
Université Concordia d'Edmonton
Collège NorQuest
