Tir à la tête de Xiaoxiao Li

Xiaoxiao Li

Membre du corps professoral

Professeur agrégé, Département de génie électrique et informatique, Université de la Colombie-Britannique

Chaire d’intelligence artificielle au Canada CIFAR

Le Dr Xiaoxiao Li est professeur agrégé au département de génie électrique et informatique de l’Université de la Colombie-Britannique (UBC), dirigeant le groupe Trusted and Efficient AI (TEA), et professeur adjoint adjoint à la faculté de médecine de l’Université Yale. Le Dr Li se spécialise dans le domaine interdisciplinaire de l’apprentissage profond et des soins de santé. Leur mission principale est de rendre l’IA plus fiable, surtout dans des domaines sensibles comme la santé. Au sein du groupe TEA, ils explorent un large éventail de sujets, allant de l’apprentissage automatique fondamental à des solutions d’IA axées sur le secteur de la santé. Le groupe aborde des sujets tels que l’apprentissage à partir de données multimodales et hétérogènes, les modèles d’IA efficaces, l’apprentissage fédéré, les modèles vision-langage et la création de modèles d’IA qui non seulement accomplissent des tâches, mais peuvent aussi être dignes de confiance. Parmi leurs travaux novateurs figurent l’analyse par IA de neuroimages, des lames de pathologie, des notes moléculaires et cliniques. Essentiellement, le travail du Dr Li vise à faire le lien entre le monde de l’apprentissage automatique avancé et les besoins pratiques de l’industrie de la santé.

Intérêts de recherche

  • IA sûre et digne de confiance
  • Apprentissage multi-modèles
  • Optimisation et raisonnement
  • IA pour les soins de santé et la science

Faits marquants

  • Prix Amazon Research (2025)
  • Prix de recherche Google Gemini (2025)
  • Président de secteur exceptionnel, NeurIPS (2025)
  • Chaire de recherche du Canada (niveau II) (2024)
  • Critique exceptionnel, ICLR (2023)
  • Prix Meta Research (2022)
  • Prix académique Nvidia (2021/22)
  • Bourse avancée de leadership aux cycles supérieurs de Yale (2018-2020)
  • Prix de résumé au mérite, OHBM (2018)

Publications