Martin Müller
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 – 2021
Martin Müller est boursier et titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Amii ainsi que professeur d’informatique à l’Université de l’Alberta.
Martin Müller s’intéresse principalement à la recherche heuristique moderne, notamment aux interactions complexes entre la recherche, la connaissance, les simulations et l’apprentissage automatique. Les domaines d’application comprennent la recherche dans les arbres de jeu, les planificateurs indépendants du domaine, les jeux combinatoires et la résolution de problèmes de satisfaisabilité booléenne (SAT). Martin Müller travaille sur le jeu de go informatique depuis 30 ans. Il est connu pour avoir dirigé le développement du programme à source ouverte Fuego. En 2009, ce programme est devenu le premier à gagner une partie de go 9×9 à armes égales contre un joueur humain professionnel de haut niveau. Avec ses étudiants et ses collègues, il a réussi à développer une série de programmes de jeu, de systèmes de planification et de solveurs SAT.
Prix
- Chaire en intelligence artificielle DeepMind, Université de l’Alberta, 2019
- Boursier, Amii, 2019
- Prix du meilleur article, AAAI, 2018
- Prix du meilleur entraîneur, ACM ICPC, 2012
- Gagnant, 4e Coupe UEC (championnat de go informatique), 2010
Publications Pertinentes
- O. Randall, T.-h. Wei, R. Hayward and M. Müller (2024). Expected Work Search: Combining Win Rate and Proof Size Estimation. IJCAI.
- F. Kohankhaki, K. Aghakasiri, H. Zhang, T.-h. Wei, C. Gao and M. Müller (2024). Monte Carlo Tree Search in the Presence of Transition Uncertainty. AAAI.
- H. Zhang, C. Xiao, H. Wang, J. Jin, B. Xu & M. Müller. (2023). Replay Memory as An Empirical MDP: Combining Conservative Estimation with Experience Replay. ICLR.
- T. Bertram, J. Fürnkranz & M. Müller.(2022). Supervised and Reinforcement Learning from Observations in Reconnaissance Blind Chess. IEEE Conference on Games (CoG).
- Chowdhury, M. S., Müller, M., You, J. (2020). « Guiding CDCL SAT Search via Random Exploration amid Conflict Depression », Proceedings of the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 8:1428-1435.