Patrick M. Pilarski
La nomination
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Patrick Pilarski est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et boursier à l’Amii, où il siège au conseil d’administration. Il est professeur agrégé à la Division de médecine physique et de réadaptation du département de médecine et professeur agrégé adjoint au département d’informatique de l’Université de l’Alberta. Titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l’intelligence artificielle pour la réadaptation, il est chercheur principal au laboratoire sur l’apprentissage par renforcement et l’intelligence artificielle (RLAI), au laboratoire sur les membres bioniques pour un meilleur contrôle naturel (BLINC) et au Réseau de technologies de réadaptation adaptative sensorimotrices (SMART) de l’Université de l’Alberta. Il est également chercheur principal chez DeepMind à Edmonton, en Alberta.
Patrick Pilarski dirige le programme sur les prothèses adaptatives de l’Amii, une initiative interdisciplinaire visant à créer des membres artificiels intelligents pour restaurer et améliorer les capacités des personnes amputées. Dans le cadre de cette recherche, il explore de nouvelles techniques d’apprentissage automatique pour le contrôle et la prédiction sensorimotrice, y compris des méthodes d’interaction et de communication entre l’humain et l’appareil, l’adaptation du contrôle à long terme et l’optimisation des appareils adaptés aux patients. Il a également été le pionnier des techniques de dépistage rapide du cancer et des agents pathogènes grâce à ses travaux sur la reconnaissance des modèles biomédicaux, la micromanipulation robotisée d’échantillons médicaux et les appareils de diagnostic portables.
Prix
- Chaire de recherche du Canada en intelligence artificielle et réadaptation, 2016
- Membre senior, IEEE, 2016
Publications Pertinentes
- J. Günther et coll. « Examining the Use of Temporal-Difference Incremental Delta-Bar-Delta for Real-World Predictive Knowledge Architectures », Frontiers in Robotics and AI, 7(34), 2020. doi: 10.3389/frobt.2020.00034
- L. Edwards et coll. « Application of Real-time Machine Learning to Myoelectric Prosthesis Control: A Case Series in Adaptive Switching », Prosthetics & Orthotics International, 40(5):573-581, 2016. doi: 10.1177/0309364615605373
- J. Günther et coll. « Intelligent Laser Welding through Representation, Prediction, and Control Learning: An Architecture with Deep Neural Networks and Reinforcement Learning », Mechatronics, 34:1-11, mars 2016.
- P.M. Pilarski et coll. « Adaptive Artificial Limbs: A Real-Time Approach to Prediction and Anticipation », IEEE Robotics & Automation Magazine, 20(1):53-64, mars 2013.
- P.M. Pilarski et coll. « Online Human Training of a Myoelectric Prosthesis Controller via Actor-Critic Reinforcement Learning », Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR 2011), p. 134-140, 2011.
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