Jian Tang
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2019
Jian Tang est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila, professeur adjoint à HEC Montréal et professeur agrégé à l’Université de Montréal. Il a travaillé comme chercheur associé à Microsoft Research Asia de 2014 à 2016.
Ses recherches portent notamment sur l’apprentissage profond géométrique ainsi que sur les modèles génératifs profonds et leur application dans la conception de protéines et de petites molécules. Il est également le fondateur de la jeune pousse BioGeometry, qui se spécialise dans la conception de protéines au moyen de l’IA générative.
Prix
- Chercheur le plus influent AI 2000 (2020, 2022, 2023)
- Prix de l’accélérateur de la recherche appliquée, NVIDIA, 2022
- Bourse de recherche universitaire, Amazon, 2020
- Prix du meilleur article, ICML, 2014
- Article le plus cité, World Wide Web Conference, 2015
- Nomination pour le meilleur article, World Wide Web Conference, 2016
Publications Pertinentes
- Zhang, Z., Xu, M., Jamasb, A., Chenthamarakshan, V., Lozano, A., Das, P. et Tang, J. (2023). « Protein representation learning by geometric structure pretraining », ICLR.
- Hua, C., Rabusseau, G. et Tang, J. (2022). « High-Order Pooling for Graph Neural Networks with Tensor Decomposition », Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems.
- Wang, X., Gao, T., Zhu, Z., Zhang, Z., Liu, Z., Li, J. et Tang, J. (2021). « KEPLER: A unified model for knowledge embedding and pre-trained language representation », Transactions of the Association for Computational Linguistics, vol. 9, p. 176-194.
- Sun, Z., Deng, Z. H., Nie, J. Y.,Tang, J. (2019). « RotatE: Knowledge graph embedding by relational rotation in complex space ».
- Tang, J., Qu, M., Wang, M., Zhang, M., Yan, J., Mei, Q. (2015). « Line: Large-scale information network embedding », Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, p. 1067-1077.