
Levi H. S. Lelis
La nomination
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Levi Lelis est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et boursier à l’Amii. Il est professeur adjoint au département d’informatique de l’Université de l’Alberta et professeur en congé de l’Université fédérale de Viçosa au Brésil.
De nombreux problèmes importants, tels que la découverte de médicaments et la planification de la trajectoire des robots, peuvent être considérés comme des tâches de recherche combinatoire. Les recherches de Levi Lelis portent sur la conception d’algorithmes permettant de résoudre de telles tâches. Les algorithmes développés par son groupe de recherche ont été utilisés pour résoudre des problèmes liés au design, à la musique, au sport et aux jeux. Le groupe se concentre sur la résolution de problèmes de recherche combinatoire survenant lors du processus de synthèse de programmes informatiques lisibles par l’homme qui encodent des solutions à des problèmes de prise de décision. La synthèse de telles solutions programmatiques est sans doute l’une des directions de recherche les plus prometteuses pour faire face au manque d’interprétabilité des systèmes intelligents actuels. En outre, les programmes synthétisés par ordinateur pourraient être utilisés pour transférer des connaissances générées par des machines aux humains, car nous pourrions être en mesure de comprendre et d’apprendre les solutions encodées dans ces programmes.
Prix
- Membre distingué du comité de programme, IJCAI, 2018-2019
- Contribution exceptionnelle à la révision, Artificial Intelligence Journal, 2017
- Gagnant du championnat MicroRTS, IEEE, 2018
- Finaliste de l’International Planning Competition, ICAPS, 2018
Publications Pertinentes
- Moraes, R., Lelis, L. (2018). « Asymmetric Action Abstractions for Multi-Unit Control in Adversarial Real-Time Games », Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1).
- Orseau, L., Lelis, L., Lattimore, T., Weber, T. (2018). « Single-Agent Policy Tree Search With Guarantees », Advances in Neural Information Processing Systems, p. 3201-3211.
- Franco, S., Torralba, A., Lelis, L. H., Barley, M. (2017). « On Creating Complementary Pattern Databases », Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), p. 4302-4309.
- Lelis, L. H., Stern, R., Arfaee, S. J., Zilles, S., Felner, A., Holte, R. C. (2016). « Predicting Optimal Solution Costs with Bidirectional Stratified Sampling in Regular Search Spaces », Artificial Intelligence, 230:51-73.
- Lelis, L. H., Otten, L., Dechter, R. (2014). « Memory-Efficient Tree Size Prediction for Depth-First Search in Graphical Models », Proceedings of the International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming, p. 481-496.
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