Nouvelles collaborations académiques pour le FAIR qui se renforce dans la recherche en intelligence artificielle

Nouvelles collaborations académiques pour le FAIR qui se renforce dans la recherche en intelligence artificie
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Facebook AI Research (FAIR) a annoncé ce 17 juillet par un article de Yann LeCun se renforcer dans le domaine de la recherche en intelligence artificielle. Pour ce faire, le géant pourra désormais compter sur des experts embauchés pour rejoindre les laboratoires FAIR à Londres, Seattle et Menlo Park. Yann LeCun a également dévoilé l’inauguration d’un nouveau centre, à Pittsburg.

En provenance d’universités prestigieuses telles que l’Université d’Oxford, Berkeley, Carnegie Mellon ou encore l’Université de Washington, ces professionnels devraient permettre à Facebook d’avancer dans ses recherches en matière de vision par ordinateur, robotique et traitement du language naturel. Dans son post, Yann LeCun a également tenu à mettre en avant les apports du FAIR à la recherche en intelligence artificielle et les liens tissés entre les universités, les professeurs et les étudiants.

“Nous avons créé Facebook AI Research il y a plus de quatre ans pour nous concentrer sur l’avancement de la science et de la technologie IA, et nous l’avons toujours fait en collaborant avec les communautés académiques locales. FAIR s’appuie sur des partenariats ouverts pour faire avancer l’IA, où les chercheurs ont la liberté de contrôler leur propre agenda. Les nôtres collaborent fréquemment avec des universitaires d’autres institutions, et nous fournissons souvent des ressources financières et matérielles à des universités spécifiques. C’est en travaillant ensemble et en publiant en open source des recherches que nous progresserons. Aujourd’hui, nous annonçons de nouvelles embauches au sein de FAIR pour nous aider à construire de nouveaux laboratoires spécifiques à l’IA et à renforcer les bureaux existants :

  • Pittsburgh : Jessica Hodgins dirigera un nouveau laboratoire FAIR à Pittsburgh, qui se concentrera sur la robotique, les systèmes d’apprentissage continu (lifelong learning systems) qui apprennent en permanence au fil des ans et enseignent aux machines à raisonner et l’IA à l’appui de la créativité. Le coeur des recherches de Jessica se concentre sur l’infographie, l’animation et la robotique en mettant l’accent sur la génération et l’analyse du mouvement humain. Son expertise bénéficiera également au Facebook Reality Lab déjà présent à Pittsburgh. Elle sera accompagnée par Abhinav Gupta, qui se concentrera sur l’apprentissage visuel et robotique à grande échelle, l’apprentissage autodirigé (self-supervised learning) et le raisonnement. Jessica, professeur de robotique et d’informatique, et Abhinav, professeur agrégé de robotique, conserveront leurs postes à l’Université Carnegie Mellon à temps partiel.
  • Seattle : Luke Zettlemoyer a récemment rejoint notre bureau de Seattle, où nous avons des équipes de recherche sur l’IA et la photographie computationnelle. Il apportera une expertise en traitement du langage naturel à Facebook tout en conservant son poste de professeur agrégé à la Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering de l’Université de Washington. Ses recherches porteront sur la sémantique computationnelle, y compris les méthodes de deep learning pour la compréhension du langage multilingue.
  • Londres : Andrea Vedaldi se joindra à notre bureau de Londres, où il se concentrera sur la vision par ordinateur et le machine learning. Il conservera son poste de professeur agrégé en sciences de l’ingénieur à l’Université d’Oxford, où il codirige également le groupe Visual Geometry. Au sein du FAIR, ses recherches porteront sur la compréhension de l’image, en particulier sur l’apprentissage non supervisé via des jeux de données visuels de grande taille et variés et en comprenant le raisonnement 3D géométrique. Il continuera également à enseigner et superviser des étudiants à l’Université d’Oxford, dont plusieurs seront soutenus par Facebook grâce à des bourses de doctorat. L’équipe de Bloomsbury AI, comme nous l’avions annoncé plus tôt ce mois-ci, nous rejoindra également à Londres. Elle a une solide expérience en traitement du langage naturel et utilisera cette expertise pour poursuivre ses recherches sur les systèmes de compréhension et de raisonnement textuels.
  • Menlo Park : Jitendra Malik, l’un des chercheurs les plus influents en vision par ordinateur, a récemment rejoint l’UC Berkeley pour diriger le FAIR à Menlo Park. Il a contribué à façonner le groupe AI de Berkeley et à faire de lui le laboratoire exceptionnel qu’il est aujourd’hui, et nous attendons avec impatience son aide pour continuer la croissance de FAIR. Il conservera une affiliation à temps partiel avec UC Berkeley pour conseiller les étudiants, et le Berkeley AI Research Lab est l’un des nombreux bénéficiaires du financement de FAIR.

Ce modèle de double affiliation est commun au sein du FAIR, beaucoup de nos chercheurs à travers le monde partagent leur temps entre le FAIR et une université. Rob Fergus et moi-même faisons cela avec NYU, Joelle Pineau avec McGill, Devi Parikh et Dhruv Batra avec Georgia Tech, Pascal Vincent avec l’Université de Montréal, Iasonas Kokkinos avec l’University College London, et Lior Wolf avec Tel Aviv University. Ce modèle permet aux membres du FAIR de continuer à enseigner et de conseiller les étudiants diplômés et les chercheurs postdoctoraux, tout en publiant régulièrement des articles. Ce concept de nomination par co-emploi est similaire à celui de nombreux professeurs de médecine, de droit et de commerce.

Une partie de notre engagement envers le milieu universitaire et les écosystèmes locaux consiste également à y investir et à fournir les outils dont ils ont besoin pour prospérer. Comme nous l’avons fait par le passé, nous prévoyons de soutenir un certain nombre d’étudiants en doctorat qui mèneront des recherches en collaboration avec des chercheurs du FAIR et leur faculté universitaire, ou sur des sujets d’intérêt pour le FAIR sous la direction de leur université. Nous fournissons également des millions de dollars aux écoles à partir dans lesquelles nous avons embauché. Cela permet aux professeurs de consacrer moins de temps à la recherche de fonds pour leurs laboratoires et plus de temps à travailler avec leurs étudiants.

Pour les étudiants, l’association avec le FAIR offre des possibilités de collaboration avec des chercheurs qui ont un large éventail d’expertise et les ressources computationnelle pour poursuivre leurs recherches d’apprentissage à grande échelle. Cela leur offre également aux étudiants une plate-forme pour présenter leurs recherches et les ancrer dans les problèmes du monde réel à grande échelle. Au-delà des collaborations, nous proposons également des programmes de bourses d’étude pour soutenir des doctorants prometteurs. Nous évaluons constamment les opportunités que nous pouvons offrir aux étudiants, et avons récemment augmenté, de 15 à 40 étudiants, le nombre de doctorants grâce au programme CIFRE de FAIR Paris, accordé de nouvelles bourses aux étudiants et financé 10 serveurs pour les institutions publiques françaises. Nous évaluerons comment apporter des investissements similaires à d’autres bureaux FAIR à travers le monde.

Nous sommes ravis de continuer à investir dans le monde universitaire, en éduquant la prochaine génération de chercheurs et d’ingénieurs et en renforçant l’interaction entre les disciplines de l’IA qui peuvent traditionnellement être cloisonnées. Merci à tous les universitaires du monde entier qui collaborent avec FAIR pour faire progresser l’IA.”