Blake Richards
La nomination
Membre
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Apprentissage automatique, apprentissage biologique
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Blake Richards est membre du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR et titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila. Il est professeur adjoint à l’École d’informatique et à l’Institut neurologique de Montréal de l’Université McGill.
Il explore les principes généraux de l’intelligence qui sous-tendent la cognition naturelle et artificielle. Son programme de recherche est axé sur le calcul neuronal, l’apprentissage et l’intelligence artificielle (IA). Grâce à une combinaison de modélisation informatique et de techniques avancées en neurosciences et en imagerie cérébrale, les membres de son laboratoire explorent le fondement neuronal de l’apprentissage profond. L’objectif est de mieux comprendre les bases neurobiologiques de l’intelligence animale et humaine et de proposer de nouvelles voies pour orienter le développement de l’IA.
Son laboratoire a contribué de façon importante aux modèles mathématiques de l’apprentissage et de la mémoire dans le cerveau. Ces modèles ont permis de mieux comprendre le processus de consolidation de la mémoire et la façon dont les structures cérébrales au niveau cellulaire peuvent favoriser l’apprentissage profond dans de véritables cerveaux. Ces travaux théoriques ont été largement reconnus par les communautés des neurosciences et de l’IA, et Blake Richards est considéré comme un chercheur de premier plan au carrefour de ces disciplines.
Prix
- Programme de suppléments d’accélération à la découverte, CRSNG, 2020
- Prix du jeune chercheur, Association canadienne des neurosciences, 2019
- Bourse pour les nouveaux chercheurs de l’Ontario, 2018
- Google Faculty Research, 2016
- Bourse Frontières humaines pour jeune chercheur, 2015
Publications Pertinentes
- Richards, B.A., and T.P. Lillicrap (2019) « Dendritic solutions to credit assignment. » Current Opinion in Neurobiology, 54: 28-36.
- Bartunov, S., A. Santoro, B.A. Richards, G.E. Hinton and T.P. Lillicrap (2018) « Assessing the scalability of biologically-motivated deep learning algorithms and architectures. » Neural Information Processing Systems.
- Insel, N., J. Guerguiev and B.A. Richards (2018) « Irrelevance via inhibition: learning, computation and implications for schizophrenia. » PLoS Comp. Biology, 14 (8): e1006315.
- Guerguiev, J., T.P. Lillicrap and B.A. Richards (2017) « Towards deep learning with segregated dendrites. » eLife, 6: e22901.
- Xia, F. et al. (2017) « Parvalbumin positive interneurons mediate neocortical-hippocampal interactions that are necessary for memory consolidation. » eLife, 6: e27868.
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