Apprentissage automatique et solutions de problèmes à N-Corps

Présentation

Sommaire

DIRECTRICE/DIRECTEUR DE RECHERCHE
André-Marie Tremblay, Professeur - FAC. SCIENCES Physique
UNITÉ(S) ADMINISTRATIVE(S)
Département de physique
Institut quantique
CYCLE(S)
1er cycle

Description du projet

L’apprentissage automatique (machine learning), et l'apprentissage profond (deep learning)
produisent actuellement des changements importants dans notre société. Il est impératif que l'Institut
quantique se positionne stratégiquement dans cette révolution. L’objectif du projet proposé ici est
d’utiliser l’apprentissage profond pour améliorer les solutionneurs d'impuretés quantiques, en
particulier ceux utilisant le Monte-Carlo en temps continu, pour lesquels Sherbrooke a déjà une
expertise d’envergure internationale. On propose ainsi d’initier quelques étudiants à l’apprentissage
profond; deux stagiaires, un étudiant au doctorat, et un étudiant au postdoctorat. Une collaboration
étroite avec des entreprises spécialisées en intelligence artificielle, telle ElementAI à Montréal, ou
AIworx à Québec sera développée, notamment grâce à une demande de stage postdoctoral Mitacs
élévation. Nous comptons aussi profiter de nos contacts avec Jean-Philipe Reid, maintenant chercheur
postdoctoral au MILA, l’institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal. De même, nous serons
prêts à collaborer de près avec toute autre initiative en intelligence artificielle de l’Université de
Sherbrooke.

La section Présentation constitue la version officielle de ce projet. La dernière mise à jour a été faite le 01 octobre 2018. L’Université se réserve le droit de modifier ses projets sans préavis.