Subventions Catalyseur en IA du CIFAR
INNOVATION EN IA
Accélérer les projets de recherche interdisciplinaires en IA.
En janvier 2020, le CIFAR a lancé un appel à propositions dans le cadre du programme de subventions Catalyseur en IA afin d’encourager de nouvelles collaborations et des projets de recherche inédits dans le domaine de l’apprentissage automatique et de son application aux différents secteurs de la science et de la société.
Les subventions soutiennent la recherche collaborative et les échanges avec les titulaires de chaires en IA Canada-CIFAR à hauteur de 50 000 $ par année pour une période maximale de 2 ans.
SUBVENTIONS ACCORDÉES
Neuf propositions ont été retenues lors de la première ronde du programme de subventions Catalyseur en IA.
La préférence a été donnée :
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aux propositions multidisciplinaires (cochercheurs de différentes disciplines) ;
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aux propositions qui font progresser les possibilités de formation pour les groupes sous-représentés ;
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aux propositions qui comprennent des chercheurs en début de carrière.
En partenariat avec la Fondation RBC, deux subventions Catalyseur en IA du CIFAR ont été accordées pour soutenir la recherche dans les domaines de la protection de la vie privée, de la responsabilité, de la transparence et des biais en apprentissage automatique.
DeepCell : analyse et intégration de données spatiales de séquençage de l’ARN de cellule unique
Développement d’outils basés sur l’apprentissage profond pour analyser et intégrer des données spatiales de séquençage de l’ARN à l'échelle de la cellule unique de tumeurs cérébrales.
Collaborateurs : Bo Wang (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, UHN, Université de Toronto), Michael Taylor (Université de Toronto, Hôpital pour enfants malades de Toronto)
Repenser la généralisation et le diagnostic des modèles en apprentissage automatique moderne
Exploration des propriétés particulières des algorithmes modernes d’apprentissage automatique.
Collaborateurs : Murat Erdogdu (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto), Ioannis Mitliagkas (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université de Montréal), Manuela Girotti (Mila, Université Concordia)
Apprendre à résoudre des programmes linéaires mixtes en nombres entiers
Utilisation de l’apprentissage automatique pour la programmation linéaire mixte en nombres entiers.
Collaborateurs : Laurent Charlin (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, HEC Montréal, Université de Montréal), Chris Maddison (Institut Vecteur, Université de Toronto)
Langage ancré dans le monde visuel pour la navigation et l’interaction des agents incarnés
Permettre à un agent intelligent de comprendre le langage naturel dans le cadre de tâches de navigation.
Collaborateurs : Chris Pal (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Polytechnique Montréal, Université de Montréal), Sanja Fidler (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto), David Meger (Mila, Université McGill)
Confidentialité et éthique en IA : comprendre les synergies et les tensions
Exploration des tensions et des synergies qui peuvent émerger lors du déploiement des algorithmes d’apprentissage automatique, en mettant l’accent sur la responsabilité, la transparence et les biais.
Collaborateurs : Nicolas Papernot (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto, Google), Sébastien Gambs (Université du Québec)
L'intelligence politique à l’ère de la désinformation
Utilisation de l’exploration de graphiques pour détecter et combattre la désinformation dans les systèmes d’information de masse.
Collaborateurs : Reihaneh Rabbany (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université McGill), André Blais (Université de Montréal, Société royale du Canada), Jean-François Gagné (Université de Montréal), Jean-François Godbout (Université de Montréal)
Modèles rythmiques adaptatifs et génératifs pour la réadaptation neurologique
Exploration des bienfaits du son et de la musique, en particulier de la stimulation auditive rythmique, pour les patients atteints de la maladie de Parkinson.
Collaborateurs : Sageev Oore (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université Dalhousie), Michael Thaut (titulaire d’une Chaire de recherche du Canada, Université de Toronto)
Système d’apprentissage par renforcement pour l’adaptation du niveau d’automatisation des véhicules automatisés aux personnes atteintes de démence
Faire progresser le domaine de la compatibilité humaine avec l’IA appliquée aux personnes atteintes de démence en utilisant de nouveaux algorithmes pour faciliter la compatibilité.
Collaborateurs : Sarath Chandar (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Polytechnique Montréal), Alex Mihailidis (Université de Toronto, UHN)
Modélisation d’agents incarnés avec l’opérateur de Koopman
Utilisation de systèmes dynamiques pour prévoir l’état futur d’un système, puis le contrôler.
Collaborateurs : Liam Paull (titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université de Montréal), James Forbes (Université McGill)
À propos du Programme national d’activités
Le Programme national d’activités de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA du CIFAR réunit des chercheurs et des stagiaires en IA des quatre coins du pays afin de favoriser l’échange d’idées et la collaboration, de faire progresser les connaissances et de stimuler le leadership du Canada en recherche et en innovation dans le domaine de l’IA. En plus d’offrir de la formation sur les dernières avancées techniques de l’IA et les incidences sociales de ses applications, nous organisons une conférence annuelle qui rassemble notre communauté nationale ainsi que d’autres programmes et activités afin de soutenir et de faire progresser la recherche canadienne en IA. Nos programmes sont offerts à tous les chercheurs et stagiaires canadiens qui s’intéressent à la recherche en IA. Notre objectif est de soutenir la formation, la recherche et l’innovation de calibre mondial, tout en encourageant les valeurs d’équité, de diversité, d’inclusion et de responsabilité sociale dans le domaine de la recherche en IA.
En partenariat avec :
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