Notre communauté de recherche renommée réalise des percées dans le domaine de la science et de l'application de l'IA. Qu'il s'agisse d'utiliser l'informatique quantique pour lutter contre le changement climatique, de développer de nouveaux modèles d'apprentissage automatique pour les applications 3D, d'exploiter l'IA pour améliorer la prévision des prix des denrées alimentaires, etc., les chercheurs de Vector découvrent de nouvelles façons d'appliquer l'IA pour obtenir de meilleurs résultats économiques, sanitaires et sociétaux.

Nos priorités stratégiques en matière de recherche

  • Apprentissage automatique
  • Apprentissage profond
  • L'IA au service de la science
  • Une IA digne de confiance
  • L'IA au service de la santé
  • Modèles de fondation

Vector poursuit son objectif de devenir l'un des dix premiers centres mondiaux de recherche sur l'IA en attirant les chercheurs les plus accomplis, les plus ambitieux et les plus novateurs du monde, qui sont à l'origine de nouvelles réalisations dans un large éventail de domaines liés à l'IA et à l'apprentissage automatique.

714 Membres de la communauté de recherche sur les vecteurs, dont

41
Membres du corps enseignant
38
Canada Chaires CIFAR AI
103
Affiliés de la faculté
51
Boursiers postdoctoraux
410
Chercheurs diplômés
115
Étudiants de premier cycle

Notre équipe de recherche en pleine expansion

Ce qui n'était autrefois que quelques professeurs fondateurs a évolué au cours des cinq dernières années pour devenir une communauté florissante comprenant plus de 700 chercheurs qui repoussent les limites de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond dans des domaines critiques au profit des Ontariens, des Canadiens et des gens du monde entier.

Rencontrer l'équipe de recherche

Nous stimulons cette croissance en déployant des efforts nouveaux et accrus pour attirer et développer une communauté exceptionnelle.

  • Favoriser la collaboration entre l'industrie et le monde universitaire afin d'établir un lien entre la recherche de pointe et les applications de l'IA.
  • multiplier les possibilités pour les chercheurs de travailler avec des sponsors de l'industrie et des partenaires du secteur de la santé sur des problèmes concrets et des ensembles de données inédits.
  • Élargir l'accès aux événements axés sur la recherche et les applications et accroître l'accès aux stages.
Vered Shwartz présente

Recherche publiée

Dans le cadre de dizaines de projets et de thèmes de travail d'actualité, pertinents à l'échelle mondiale et ayant un impact, ces chercheurs trouvent de nouvelles façons d'appliquer l'IA pour améliorer l'économie, la santé et les résultats sociétaux.

Parcourir les publications

Dernières nouvelles de la recherche

BMO, TELUS et leurs partenaires utilisent la boîte à outils Vector AI pour appliquer les techniques de vision par ordinateur dans la lutte contre les changements climatiques

Les chercheurs de Vector présentent plus d'une douzaine d'articles à CVPR 2024

L'atelier sur la vision par ordinateur de l'institut Vector présente les capacités actuelles et le potentiel futur de ce domaine.

Vector Membre de la faculté Gautam Kamath

Gautam Kamath, chercheur spécialisé dans les vecteurs, analyse les derniers développements en matière de robustesse et de protection de la vie privée.

Des experts de renommée mondiale en matière de confiance et de sécurité de l'IA publient un article majeur sur la gestion des risques liés à l'IA dans la revue Science

Les inconnues connues : Geoff Pleiss, chercheur chez Vector, se penche sur l'incertitude pour rendre les modèles de ML plus précis.

Recherche en matière de santé

Améliorer les résultats en matière de santé pour tous

Vector contribue à améliorer les résultats en matière de santé de la population en créant un écosystème d'IA qui favorise l'innovation, permet de mieux collecter et analyser les données, de relever les défis en matière de personnel, de réduire les temps d'attente et d'améliorer la vie des patients et les soins qui leur sont prodigués.

En savoir plus sur la recherche en santé

Voir les conférences antérieures de la série Vector Distinguished Lectures

Le Vector Distinguished Lecture Series de l'Institut Vecteur est une série de conférences publiques destinées aux scientifiques des données universitaires et industriels de la région du Grand Toronto pour discuter de sujets avancés liés à l'apprentissage automatique.

Cette série reprendra en septembre 2024.

Promesses et pièges des données publiques dans les ML privées
Gautam Kamath, membre de la faculté Vector

Trajectoires troublantes pour la quantification de l'incertitude et la prise de décision avec les réseaux neuronaux
Geoff Pleiss, membre de la faculté Vector

Construire un écosystème, pas un monolithe
Colin Raffel, membre de la faculté Vector

Les réseaux neuronaux graphiques rencontrent la théorie des graphes spectraux : Une étude de cas
Renjie Liao, membre de la faculté des sciences vectorielles

Théorie des matrices aléatoires pour l'optimisation en haute dimension et application aux lois d'échelle
Elliot Paquette, professeur associé à l'Université McGill

L'IA accélère la compréhension scientifique : Opérateurs neuronaux pour l'apprentissage sur des espaces de fonctions
Anima Anandkumar, professeur Bren à Caltech

Se tenir au courant des dernières tendances et recherches en matière d'IA

Recevez les dernières nouvelles, avancées et événements en matière d'IA directement dans votre boîte de réception. Inscrivez-vous à notre lettre d'information mensuelle.