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Blake Richards

Titre

  • Boursier ou boursière
  • Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique

Profil

ResearchGate

À Propos

Blake Richards explore les principes généraux de l’intelligence qui sous-tendent la cognition naturelle et artificielle.

Dans ses recherches, Richards se concentre sur le calcul neuronal, l’apprentissage et l’intelligence artificielle (IA). Grâce à une combinaison de modélisation computationnelle et de techniques avancées de neuroscience et d’imagerie cérébrale, son laboratoire explore le fondement neuronal de l’apprentissage profond. Ces travaux visent à mieux comprendre les bases neurobiologiques de l’intelligence animale et humaine et à créer de nouvelles connaissances pour contribuer à orienter le développement de l’IA. Son laboratoire a fait plusieurs contributions importantes aux modèles mathématiques de l’apprentissage et de la mémoire dans le cerveau. Ces contributions ont offert de nouvelles perspectives sur le processus de consolidation de la mémoire et sur la manière dont les structures cérébrales à l’échelle cellulaire peuvent permettre un apprentissage profond dans de véritables cerveaux. Ces travaux théoriques ont été largement reconnus par les communautés de la neuroscience et de l’IA, et le Dr Richards est considéré comme un chercheur de premier plan au croisement de ces disciplines.

Prix

  • Prix du jeune chercheur, Association canadienne des neurosciences, 2019
  • Bourse de nouveaux chercheurs de l’Ontario, 2018
  • Google Research Faculty Award, 2016
  • Bourse Frontières humaines pour jeune chercheur, 2015 Subvention à la découverte du CRSNG, 2014

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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