21 mars 2018
La carrière du Dr Amir-Massoud Farahmand dans l’apprentissage par renforcement l’a mené à travers le Canada pour travailler avec certains des meilleurs chercheurs mondiaux dans ce domaine, à Edmonton et Montréal. Aujourd’hui, après avoir complété deux postdoctorats et travaillé comme chercheur scientifique aux États-Unis, il a choisi de faire de Toronto sa maison en devenant le plus récent membre du corps professoral du Vector Institute.
« Je savais que je voulais revenir au Canada », a déclaré Amir-Massoud. « Quand j’ai comparé les options, Vector venait tout juste de se lancer et semblait avoir beaucoup de potentiel. Les gens essaient d’en faire un excellent endroit pour former des talents et faire de la recherche. Il y a aussi beaucoup de soutien de la part des commanditaires de l’industrie. » Amir-Massoud avait également rencontré des chercheurs en vecteurs, dont David Duvenaud, Richard Zemel et Geoffrey Hinton, lors de conférences. Il a noté : « L’opportunité de collaborer avec eux a été un facteur important dans ma décision de venir à Toronto. »
Au début de sa formation, Amir-Massoud pensait devenir neurochirurgien. Il était curieux de savoir comment les gens pensent, mais il aimait aussi la physique et les ordinateurs. Pendant sa maîtrise à l’Université de Téhéran, il a découvert le concept d’apprentissage par renforcement, qui a éveillé son intérêt et l’a conduit à poursuivre ses recherches au Canada.
Amir-Massoud avait entendu parler de Toronto et Montréal comme des points chauds pour l’IA, mais l’équipe de chercheurs dans le domaine de l’apprentissage par renforcement de l’Université de l’Alberta l’a attiré à Edmonton. C’est là qu’il a complété son doctorat, en collaboration avec Csaba Szepesvari, et a reçu le prix de la thèse de doctorat exceptionnelle du département d’informatique de l’Université de l’Alberta.
En 2011, Amir-Massoud s’est retrouvé à Montréal pour son postdoctorat dans un laboratoire avec Doina Precup et Joelle Pineau à l’Université McGill. En repensant à son temps là-bas, il a dit,
« Il n’y avait pas tant d’opportunités d’emploi au Canada à l’époque. Depuis, l’émergence de la communauté de l’IA a été très rapide avec l’ouverture de nouveaux laboratoires corporatifs et des investissements gouvernementaux. J’espère que le lancement de l’Institut Vector et la croissance de l’écosystème environnant aideront à retenir les talents déjà formés au Canada. »
Les intérêts de recherche d’Amir-Massoud portent sur l’apprentissage automatique et l’apprentissage par renforcement. Il se concentre sur la compréhension des principes nécessaires à la conception d’agents d’apprentissage par renforcement capables de résoudre des problèmes industriels complexes. Ces agents, comme les robots ou les logiciels web, peuvent adapter leur comportement en fonction des récompenses ou des punitions qu’ils reçoivent. Par exemple, un des projets de recherche d’Amir-Massoud aux Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL) à Boston a utilisé ces agents pour optimiser les systèmes de climatisation. Dans un autre projet, il a utilisé l’apprentissage par renforcement pour apprendre à un agent quand basculer entre batterie et carburant dans un véhicule hybride électrique afin de minimiser les coûts d’exploitation.
Alors qu’il revient au Canada après son séjour à Boston, Amir-Massoud se réjouit de faire avancer à la fois la recherche fondamentale et appliquée à l’Institut Vector. « Ici chez Vector, il y a plus de flexibilité en termes d’application. Ma recherche peut être plus ou moins fondamentale. Il y a aussi la possibilité de créer mon propre groupe étudiant pour aider à faire évoluer la recherche et accélérer. »
« Je veux travailler sur des applications qui faciliteront la vie des gens », a déclaré Amir-Massoud. En même temps, il a dit : « Beaucoup de questions théoriques doivent être répondues avant que nous puissions facilement résoudre une vaste gamme de problèmes réels. » Il a souligné l’importance que les chercheurs soient conscients des implications de leur travail et de la manière dont les gens peuvent ou non s’adapter aux nouvelles technologies.
Au cours de ses premières semaines chez Vector, Amir-Massoud a démarré sur les chapeaux de roue. Cette année, il est membre du comité d’organisation de l’École d’été sur l’apprentissage par renforcement de l’Institut canadien de recherches avancées (CIFAR), qui sera accueilli par l’Institut Vector en août.
« Il n’y a peut-être pas de cours d’apprentissage par renforcement ou d’apprentissage profond dans beaucoup d’universités, donc cette école d’été est une occasion pour les gens d’apprendre beaucoup en peu de temps. Nous essayons d’amener beaucoup de bons chercheurs — certains des meilleurs au monde — et une bonne couverture des sujets. Je voudrais y aller si j’étais étudiant. »
Le directeur de la recherche de Vector, le Dr Richard Zemel, dirige le recrutement pour l’Institut Vector. Le Dr Zemel a déclaré : « Amir-Massoud est très accompli, et nous sommes très enthousiastes qu’il ait choisi de rejoindre l’équipe de Vector. Son expérience en apprentissage par renforcement ajoutera à la diversité des expertises parmi le corps professoral de Vector. » Au-delà des réalisations en recherche d’Amir-Massoud, le Dr Zemel a déclaré,
« Son intérêt à collaborer avec d’autres chercheurs et à travailler avec les étudiants contribuera à faire de Vector un centre dynamique et actif pour la recherche en IA de classe mondiale. »
