麻豆AV

Le Conseil de recherches en sciences naturelles et en g茅nie du Canada (CRSNG) aujourd'hui l'octroi de plus de 26 millions de dollars pour le financement de de formation dans le cadre de son Programme de formation orient茅e vers la nouveaut茅, la collaboration et l'exp茅rience en recherche (FONCER).鈥�聽聽

La professeure Bettina Kemme, du D茅partement d'informatique de l'Universit茅 麻豆AV, a re莽u 1,65 million de dollars du programme FONCER du CRSNG pour le programme Sustainable Data Systems for Data Science (SDSDS), qui sera r茅parti sur six ans. Les fonds serviront 脿 former des 茅quipes d'茅tudiants et de boursiers postdoctoraux hautement qualifi茅s, les pr茅parant ainsi 脿 acqu茅rir les comp茅tences professionnelles et techniques n茅cessaires 脿 leur future carri猫re dans le milieu universitaire, l'industrie ou le gouvernement. Plusieurs partenaires universitaires et industriels canadiens et internationaux collaborent au programme dirig茅 par 麻豆AV.聽聽聽

芦 Des investissements tels que la subvention FONCER du CRSNG annonc茅e aujourd'hui pour le programme Syst猫mes de donn茅es durables pour la science des donn茅es de 麻豆AV acc茅l茅reront la recherche transformatrice, combleront le foss茅 entre l'apprentissage machine et les sciences de la durabilit茅, et formeront une g茅n茅ration montante d'universitaires et de chefs de file de l'industrie qui travailleront ensemble 脿 l'av猫nement d'une soci茅t茅 neutre en carbone 禄, a d茅clar茅 Martha Crago, vice-principale (Recherche et innovation).鈥�芦 J'adresse mes f茅licitations 脿 la professeure Bettina Kemme de 麻豆AV et mes remerciements aux nombreux partenaires universitaires et industriels qui collaborent 脿 ce projet. 禄聽

Des 芦 donn茅es vertes 禄 pour un monde avide d'informatique et de donn茅es :聽聽聽

Le Canada a beaucoup investi dans la recherche sur l'intelligence artificielle (IA) et dans l'apprentissage machine (AM), le sous-domaine de l'IA responsable des robots de conversation et du texte pr茅dictif, de la curation des flux de m茅dias sociaux et de l'apprentissage profond - o霉 des couches d'algorithmes et d'unit茅s de calcul sont form茅es en r茅seaux neuronaux artificiels -, une technique d'AM qui s'appuie sur de grandes quantit茅s de donn茅es et qui est tr猫s intense en termes de traitement informatique.聽聽聽

芦 Si l'exploration de l'application des techniques de l'AM dans l'industrie et l'茅valuation des implications sociales, soci茅tales et 茅thiques de l'IA et de l'AM suscitent un grand int茅r锚t, l'impact des techniques et technologies gourmandes en donn茅es et 脿 forte intensit茅 de calcul sur les objectifs de durabilit茅 du Canada n'est gu猫re pris en compte,禄 d茅clare la professeure Kemme.聽

Gr芒ce 脿 cette subvention du programme CRSNG-FONCER, Kemme dirigera le programme Sustainable Data Systems for Data Science (SDSDS), qui formera une nouvelle g茅n茅ration d'informaticiens hautement qualifi茅s aux techniques d'IA et de l'AM, tout en les impliquant dans les sciences de la durabilit茅.聽聽聽

Parmi les activit茅s pr茅vues dans le cadre de ce programme unique figurent un s茅minaire sur les concepts de durabilit茅, un cours interdisciplinaire sur la science des donn茅es durables, ainsi qu'une universit茅 d'茅t茅 qui explore les avanc茅es de pointe permettant aux plateformes logicielles de devenir plus efficaces sur le plan 茅nerg茅tique. Le programme apprendra 茅galement aux 茅tudiants 脿 d茅velopper des strat茅gies de formation pour la main d'艙uvre informatique et les 茅tudiants seront sensibilis茅s aux d茅fis pratiques et aux opportunit茅s de mise en 艙uvre des avanc茅es durables en mati猫re de ML par le biais de stages et de projets de recherche appliqu茅e avec des partenaires de l'industrie.聽聽聽

芦 Les techniques d'apprentissage machine deviennent de plus en plus gourmandes en calcul et en donn茅es, et il y a tr猫s peu de sensibilisation, dans les universit茅s et parmi les dirigeants de l'industrie, 脿 l'impact environnemental des plates-formes 脿 forte intensit茅 de donn茅es et de calcul 禄, dit-elle. 芦 Par cons茅quent, la main-d'艙uvre technique doit conna卯tre bien plus que les algorithmes d'apprentissage automatique eux-m锚mes : les futurs ing茅nieurs en donn茅es doivent penser vert et holistique pour d茅velopper les plateformes d'analyse de donn茅es 茅conomes en 茅nergie de demain. 禄聽