Jeff Clune
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Jeff Clune est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur. Clune se concentre sur l’apprentissage profond (fondé sur les réseaux neuronaux profonds), y compris l’apprentissage par renforcement profond. Il travaille également sur les réseaux neuronaux évolutifs (neuroévolution). Par le passé, il a exploré des questions ouvertes en biologie évolutive au moyen de l’évolution numérique, c’est-à-dire des simulations informatiques de l’évolution.
Les recherches récentes de Jeff Clune sont axées sur la production d’une IA qui s’améliore d’elle-même, ou algorithmes générateurs d’IA, ainsi que sur l’avancement d’algorithmes ouverts qui peuvent innover et apprendre à l’infini. Il travaille également sur les algorithmes Qualité-Diversité qui apprennent à produire un ensemble diversifié de solutions de haute qualité, un peu comme l’évolution darwinienne a produit toutes les espèces sur Terre.
Prix
- Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers, États-Unis, 2019
- Prix de l’article exceptionnel de la décennie, ISAL, 2019
- Prix du jeune chercheur, ISAL, 2016
- Invité au sommet sur l’IA de la Maison-Blanche, 2018
- Titularisation anticipée, Université du Wyoming, 2017
Publications Pertinentes
- Ecoffet A*, Huizinga J*, Lehman J, Stanley KO, Clune J. (2021) First return, then explore. Nature.
- Norouzzadeh M, Nguyen A, Kosmala M, Swanson A, Palmer MS, Parker C, Clune J. (2018) Automatically identifying, counting, and describing wild animals in camera-trap images with deep learning. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). 115:25. (cover article)
- Cully A, Clune J, Tarapore D, Mouret JB. (2015) Robots that can adapt like natural animals. Nature. 521.7553: pp. 503-507. (cover article)
- Stanley K, Clune J, Lehman J, Miikkulainen R. (2019) Neuroevolution: Designing Neural Networks through Evolutionary Algorithms (2018) Nature Machine Intelligence. 1:1: 24-35.
- Baker B, Akkaya I, Zhokhov P, Huizinga J, Tang J, Ecoffet A, Houghton B, Sampedro R, Clune J. (2022) Video PreTraining (VPT): Learning to Act by Watching Unlabeled Online Videos. Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
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