Hét új kanadai AI-kutatási vezetőt nevezett ki a CIFAR
Hat új és egy megújított Canada CIFAR AI Chair kinevezését jelentette be a kanadai CIFAR. A kutatók autonóm robotikával, nyelvi modellekkel, neurális hálózatokkal és precíziós orvoslással foglalkoznak.
- A CIFAR hat új és egy megújított Canada CIFAR AI Chair kinevezését jelentette be.
- A kutatók összesen közel 4,5 millió dollárnyi támogatást kapnak.
- A kutatási témák között szerepel az autonóm robotika és a nagy nyelvi modellek vizsgálata.
- A program jelenleg 149 kutatói helyet támogat, és közel 200-ra bővülhet.
- A három kapcsolódó intézet az Amii, a Mila és a Vector Institute.
Hét kutató csatlakozik a kanadai AI-hálózathoz
A Canadian Institute for Advanced Research, vagyis CIFAR közlése szerint a hét kinevezett kutató csatlakozik ahhoz a 149 Canada CIFAR AI Chairhez, akik Kanada három nemzeti mesterségesintelligencia-intézetéhez kötődnek. Ezek az edmontoni Amii, a montreali Mila és a torontói Vector Institute.
A kinevezésekhez összesen közel 4,5 millió dollárnyi támogatást különítettek el a kanadai kormány támogatásával. A mostani csoport a nemzeti AI-stratégia második szakaszának keretében kap finanszírozást, és ez az első olyan évfolyam, amelyet a Kanada új AI for All stratégiájának elindítása után jelentettek be.
A CIFAR október 6-i közleménye szerint a program célja a nemzetközi tehetségek Kanadába vonzása, a tudományterületek közötti együttműködés erősítése és az ország kutatási kapacitásának bővítése.
Robotika, nyelvi modellek és neurális hálózatok
Az új Canada CIFAR AI Chair-ek kutatási területei több, egymáshoz kapcsolódó irányt fednek le. Martin Ester, a Simon Fraser University kutatója gépi tanulási keretrendszerekkel, transzfertanulással, tudományos AI-ügynökökkel, generatív molekulamodellezéssel és precíziós orvosi elemzésekkel foglalkozik.
Peter West, a University of British Columbia kutatója a nagy nyelvi modellek alapvető képességeit, kialakuló tulajdonságait és algoritmikus korlátait vizsgálja. Munkája a társas intelligenciára, valamint az emberi visszajelzésből történő megerősítéses tanulás rendszerszintű korlátaira is kiterjed.
Felix Dangel, a Concordia University kutatója a neurális hálózatok optimalizálását fejlesztené a veszteségfüggvények görbületéhez hasonló másodrendű szerkezeti tulajdonságok felhasználásával. A cél gyorsabb, jobban értelmezhető és számítási szempontból hatékonyabb tanulási algoritmusok készítése.
David Meger, a McGill University kutatója a fizikai AI és az autonóm robotika területén dolgozik, többek között háromdimenziós térérzékeléssel és kevés mintát igénylő megerősítéses tanulással. AJung Moon, szintén a McGill University kutatója, a robotika, az etika és az ember és robot közötti interakció metszetét vizsgálja, valamint algoritmikus irányítási keretrendszereket fejleszt.
Kognitív nyelvtudomány és alkalmazkodó AI-ügynökök
Eva Portelance, a HEC Montréal kutatója a mesterséges intelligencia, a nyelvészet és a kognitív tudomány kapcsolatát kutatja. Emberi nyelvelsajátítási modelleket használ a neurális architektúrák finomítására és a tanulás kognitív elméleteinek továbbfejlesztésére.
A Mila intézethez kötődő, megújított kinevezést kapó Amir-massoud Farahmand, a Polytechnique Montréal kutatója azokat a számítási és statisztikai mechanizmusokat vizsgálja, amelyek hatékony, a környezetükkel kapcsolatba lépő és hosszú távú teljesítményüket alkalmazkodva javító AI-ügynökök tervezéséhez szükségesek.
Elissa Strome, a CIFAR pánállami AI-stratégiáért felelős ügyvezető igazgatója szerint a kutatók a kanadai mesterségesintelligencia-kutatás nemzetközi vezető szerepét fenntartó tehetséget képviselik. A CIFAR közleménye alapján a közel 4,5 millió dolláros befektetés egyszerre támogatja a pályájuk elején járó kutatókat és a már bizonyított vezetőket.
A program közel 200 kutatói helyre bővülhet
A Canada CIFAR AI Chairs program története 1983-ig nyúlik vissza. A CIFAR és a három nemzeti AI-intézet a 2017 és 2026 közötti pánállami AI-stratégia alatt erre az alapra építve alakította Kanada mesterségesintelligencia-kutatási és tehetséggondozási hálózatát.
A program jelenleg 149 kutatói helyet támogat, az AI for All stratégia keretében pedig a tervek szerint közel 200-ra bővülhet. A CIFAR szerint a kezdeményezés évente 250 magasan képzett kutatót képez, és a világ harmadik legnagyobb hatású AI-kutatási klasztere.
Az új kinevezések így a kanadai hálózat bővítését szolgálják az autonóm rendszerek, a nyelvi modellek, az algoritmikus irányítás, a neurális hálózatok és a molekulamodellezés területén. A kutatási programok közös jellemzője, hogy a CIFAR a mesterséges intelligencia tudományos alapjainak fejlesztését és biztonságos, felelős valós alkalmazását kapcsolja össze.
