Xujie Si
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
Xujie Si est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila et professeur adjoint au Département d’informatique de l’Université de Toronto.
Ses recherches, au carrefour des langages de programmation et de l’intelligence artificielle, portent sur le développement de techniques basées sur l’IA pour faciliter le travail des programmeurs non professionnels et pour aider les programmeurs professionnels à concevoir plus facilement des logiciels sécuritaires et fiables. Il a développé des systèmes intelligents qui synthétisent automatiquement des programmes à partir d’exemples d’entrée et de sortie, qui analysent les utilisations correctes ou incorrectes des logiciels à partir d’importantes bases de code, qui diagnostiquent efficacement les faiblesses des logiciels grâce à un petit nombre de commentaires des utilisateurs et qui vérifient formellement l’exactitude des logiciels sans nécessiter d’annotations humaines.
Xujie Si s’intéresse également à l’utilisation de méthodes et de principes de programmation formels pour améliorer les techniques d’IA, notamment en matière d’interprétabilité, de robustesse et d’efficacité des données.
Prix
- Prix du meilleur article ACM SIGPLAN, PLDI 2019
- Finaliste du prix pour le meilleur article sur la sécurité appliquée, CSAW 2016
Publications Pertinentes
- Geng, C., Le, N., Xu, X., Wang, Z., Gurfinkel, A. et Si, X. (2023). « Towards Reliable Neural Specifications », International Conference on Machine Learning, p. 11196-11212.
- Li, Z., Guo, J., Jiang, Y. et Si, X. (2023). « Learning Reliable Logical Rules with SATNet », Advances in Neural Information Processing Systems, p. 36
- Huang, J., Li, Z., Chen, B., Samel, K., Naik, M., Song, L. et Si, X. (2021). « Scallop: From probabilistic deductive databases to scalable differentiable reasoning », Advances in Neural Information Processing Systems, p. 25134-25145.
- Si, X., Raghothaman, M., Heo, K., Naik, M. (2019). « Synthesizing datalog programs using numerical relaxation ». Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), p. 6117-6124.
- Heo, K., Raghothaman, M., Si, X., Naik, M. (2019). « Continuously reasoning about programs using differential bayesian inference », Proceedings of the 40th ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation, p. 561-575.