Nous sommes ravis d'accueillir Linglong Kong, boursier d'Amii, en tant que nouveau titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada.
Kong est l'une des huit nouvelles chaires annoncées aujourd'hui par le CIFAR. Le programme de chaires d'IA de l'ICAR offre à certains des meilleurs chercheurs en IA du pays un financement à long terme pour soutenir leurs travaux et leur permettre de former la prochaine génération de leaders en IA.
Le programme est une pierre angulaire de la stratégie pancanadienne en matière d'IA, qui réunit les trois instituts nationaux d'IA du pays afin de faire progresser l'innovation au Canada et d'en faire un chef de file dans le développement et la commercialisation d'une intelligence artificielle responsable.
" L'intelligence artificielle est l'une des plus grandes transformations technologiques et opportunités économiques de notre époque. C'est pourquoi notre gouvernement a placé la promotion de la recherche en IA au cœur de la Stratégie pancanadienne sur l'intelligence artificielle ", déclare l'honorable François-Philippe Champagne, ministre de l'Innovation, des Sciences et de l'Industrie. " Nous continuons à soutenir et à faire croître le programme des chaires afin que le Canada puisse continuer à retenir, à attirer et à développer le talent de la recherche universitaire en IA. Félicitations à nos huit nouveaux titulaires de chaire - vous rejoignez d'autres chercheurs de renommée mondiale qui stimulent les efforts visant à bâtir une économie plus forte, à développer une énergie plus propre, à améliorer la santé publique et à accroître l'innovation au Canada. "
Professeur à la faculté de mathématiques et de sciences statistiques de l'Université de l'Alberta, M. Kong rejoint les 31 autres titulaires de chaires d'IA de l'ICRA Canada affiliés à Amii et fait partie d'une communauté de recherche en IA en pleine expansion en Alberta.
Lisez l'annonce complète du CIFAR ici.
À propos de Linglong Kong
Les intérêts de recherche de M. Kong sont vastes : il a travaillé sur l'utilisation de l'IA pour analyser les données de neuro-imagerie et mieux protéger la vie privée des patients. Son travail avec la régression quantile et les statistiques robustes l'a amené à étudier comment améliorer les ensembles de données pour aider à optimiser l'apprentissage automatique, comme la réduction des biais raciaux et de genre dans les données utilisées pour le travail social. Les connaissances approfondies de M. Kong en matière de statistiques ont servi de base à ses travaux dans des domaines tels que l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement distributif.
Kong a commencé sa formation en statistiques à l'Université normale de Pékin, avant d'obtenir une maîtrise en probabilités et statistiques à l'Université de Pékin. Il est ensuite passé à l'Université de l'Alberta pour terminer son doctorat en statistique. La plupart de ses premiers travaux ont porté sur la recherche en biostatistique à l'Université de l'Alberta, puis à l'Université de Caroline du Nord à Chapel Hill. M. Kong est revenu à l'Université de l'Alberta pour enseigner les mathématiques et les statistiques en 2012. Il est titulaire d'une chaire de recherche du Canada en apprentissage statistique et est actif en tant que rédacteur en chef adjoint pour plusieurs revues, notamment la Revue canadienne de statistique, le Journal of the American Statistical Association, Applications & Case Studies et Frontiers in Neuroscience.
"Amii est heureux d'accueillir Linglong Kong comme l'un des derniers titulaires de chaires d'intelligence artificielle de l'ICAR. Il vient renforcer une communauté de chercheurs en plein essor, tant en Alberta qu'à travers le pays, qui fait du Canada une plaque tournante du développement de l'intelligence artificielle ", déclare Cam Linke, PDG d'Amii. "Le travail de Linglong et de ses collègues titulaires de chaires d'IA au Canada est essentiel à la stratégie pancanadienne en matière d'IA et contribuera à faire avancer notre objectif : le développement responsable de l'IA qui nous profitera à tous."
Autres chaires AI du Canada nommées par l'ICAR
" Les nouvelles chaires d'IA de l'ICRA Canada qui se joignent à l'Amii et à l'Institut Vector constituent un groupe de chercheurs extraordinairement talentueux qui continueront à former et à inspirer la prochaine génération de leaders en IA et à faire progresser la recherche dans des domaines passionnants et importants ", déclare Elissa Strome, directrice générale de la stratégie pancanadienne en matière d'IA à l'ICRA. "Nous avons hâte de voir comment leurs recherches feront progresser le développement de l'intelligence artificielle et de ses applications au profit des Canadiens et du monde entier."
La dernière série de chaires d'IA de l'ICAR a nommé sept autres chercheurs travaillant avec l'Institut Vector de Toronto. Apprenez-en davantage sur eux :
Wenhu Chen (Institut Vecteur ; Université de Waterloo).
En se concentrant sur le traitement du langage naturel, l'apprentissage profond et l'apprentissage multimodal, Chen conçoit des modèles et des algorithmes qui incorporent la connaissance du monde dans les réseaux neuronaux profonds, rendant les modèles d'IA plus fiables.
Jeff Clune (Institut Vecteur ; Université de la Colombie-Britannique). Les travaux de M. Clune dans le domaine de l'apprentissage profond évolutif et des réseaux neuronaux profonds explorent la biologie évolutive comme modèle de production d'une IA capable de s'améliorer par l'innovation et l'apprentissage continus.
Gillian Hadfield (Institut Vector ; Institut Schwartz Reisman pour la technologie et la société de l'Université de Toronto). Les recherches de Gillian Hadfield portent sur les défis de la gouvernance de l'IA. Elle apporte ses vastes connaissances juridiques, scientifiques et humanistes à l'examen des technologies émergentes, y compris l'IA, en concevant des méthodes de régulation de nouvelle génération pour garantir que la transformation technologique mondiale en cours continuera à atteindre les objectifs humains d'équité, de stabilité, de prospérité et de dignité humaine.
Xi He (Institut Vecteur ; Université de Waterloo). Ses recherches se concentrent sur les domaines de la confidentialité et de la sécurité des données volumineuses, y compris le développement d'outils utilisables et fiables pour l'exploration des données et l'apprentissage automatique avec des garanties de sécurité et de confidentialité prouvables.
Parvin Mousavi (Institut Vecteur ; Université Queen's). Mme Mousavi fait progresser les techniques de développement et d'exploitation de l'apprentissage automatique dans les interventions médicales assistées par ordinateur et la médecine de précision. Elle dirige également un programme multi-institutionnel qui forme la prochaine génération de chercheurs en IA à des approches computationnelles innovantes et à des systèmes intelligents capables de prédire et d'expliquer des processus biologiques complexes. Anatole von Lilienfeld (Institut Vector ; Université de Toronto). Anatole von Lilienfeld dirige une équipe interdisciplinaire à l'université de Toronto, qui travaille sur des méthodes théoriques et informatiques pour l'exploration de l'espace des composés chimiques à l'aide de la mécanique quantique.
Vered Shwartz (Institut Vector ; Université de la Colombie-Britannique). Les recherches de Vered Shwartz portent sur le traitement du langage naturel, l'objectif fondamental étant de construire des modèles capables de comprendre le langage naturel au niveau humain. Elle s'intéresse particulièrement au sens implicite ("lire entre les lignes") qui est abondant dans le discours humain, et au développement de machines dotées de capacités de raisonnement avancées.