Wenhu Chen, chef de file dans le domaine du traitement du langage naturel, est le nouveau membre de la faculté Vector.

4 juin 2021

4 juin 2021

Wenhu Chen est le dernier membre du corps professoral à rejoindre l'Institut Vecteur, en collaboration avec la Cheriton School of Computer Science de l'Université de Waterloo, où il travaillera en tant que professeur adjoint à partir de l'automne 2022. Avant de rejoindre l'Institut Vecteur et l'Université de Waterloo en 2022, Chen travaillera pendant un an en tant que chercheur scientifique chez Google Research. 

Chen, leader dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), a obtenu son doctorat à l'Université de Californie, Santa Barbara, sous la direction de William Yang Wang et Xifeng Yan. Auparavant, il a effectué des stages dans plusieurs entreprises, notamment Google Research, Microsoft AI & Research, Samsung Research America et eBay Research. Il a été reconnu comme le meilleur réviseur de NeurIPS 2019 et a reçu la mention honorable du Workshop on Applications for Computer Vision (WACV) best-student paper en 2021.

Ses recherches portent sur le NLP, l'apprentissage profond et la représentation des connaissances. "Je pense que la partie la plus intéressante de l'IA/ML est la façon dont elle peut simuler le fonctionnement de notre cerveau humain", explique M. Chen. "Nous pouvons construire des modèles avec la technologie IA/ML qui peuvent apprendre, raisonner, décider et généraliser comme nos cerveaux humains pour traiter des données très complexes." 

Il estime néanmoins que la technologie existante est en retard sur les cerveaux humains, en particulier dans des domaines tels que la robustesse, l'explicabilité et la généralisation. "J'aimerais explorer davantage cette direction afin d'améliorer les techniques actuelles d'IA/ML, en particulier dans le domaine du NLP. Il espère construire un assistant virtuel plus puissant, capable de comprendre le langage humain et de communiquer avec les humains pour accomplir diverses tâches. 

Chen est un chercheur très prolifique et influent qui a déjà réalisé des avancées significatives dans le domaine du raisonnement neuro-symbolique pour l'explicabilité, du raisonnement à saut multiple et à saut unique pour l'inférence à partir de données hétérogènes, et de l'externalisation de la connaissance factuelle dans la modélisation du langage. 

M. Chen souligne que l'accès aux étudiants, au financement et aux ressources informatiques de Vector, ainsi que le solide département d'informatique de l'Université de Waterloo, avec son corps professoral prestigieux, ont été des facteurs déterminants dans son choix. "Ces avantages combinés m'ont poussé à prendre la décision très ferme de venir à Vector et à l'université de Waterloo. 

En rapport :

Des protocoles normalisés sont essentiels pour un déploiement responsable des modèles linguistiques

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

Un homme regarde un tableau blanc sur lequel sont inscrites des formules en rouge.
Perspectives
Une IA digne de confiance

Comment mettre en œuvre des systèmes d'IA en toute sécurité