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Jul 02, 2023

Ce que nous avons vu et entendu à Upper Bound

Une démo de robots autonomes qui naviguent dans une "ville" peuplée de canards en caoutchouc,

Une démonstration de robots autonomes qui naviguent dans une "ville" peuplée de canards en caoutchouc, un aperçu de la façon dont l'apprentissage automatique pourrait aider à faire pousser de la viande en laboratoire et une présentation des utilisations industrielles de l'IA font partie des divers aspects de l'émergence technologie qui ont été explorées à Upper Bound.

"Il n'y a pas de meilleur moment pour être dans l'IA", a déclaré Cam Linke, PDG deInstitut d'intelligence artificielle de l'Alberta (Amii) dans son discours d'ouverture. "Si vous êtes une entreprise, un entrepreneur ou un gouvernement, cela devrait vous exciter et vous effrayer en même temps."

Des chercheurs, des entrepreneurs et des curieux d'Edmonton et du monde entier se sont réunis pour en savoir plus lors de la deuxième conférence annuelle sur l'IA d'Edmonton, qui s'est déroulée du 23 au 26 mai. .

Outre le discours de clôture de Rich Sutton annonçant OpenMind Research, la conférence comportait un large éventail de sessions. En voici quelques-uns qui ont retenu notre attention :

Associant d'adorables canards en caoutchouc à la technologie IA, leUniversité de l'Alberta a organisé son premier cours d'un semestre en utilisant Duckietown au semestre d'hiver 2023. Il offre aux étudiants en robotique l'opportunité d'acquérir une expérience pratique rigoureuse dans le cadre d'un projet de recherche mondial né au MIT en 2016.

Les élèves apprennent à programmer de petits véhicules autonomes transportant des passagers de canards en caoutchouc. Leurs missions consistent à faire en sorte que les véhicules restent dans les voies des routes de leur ville modèle, à se garer à un endroit désigné, à s'arrêter et à vérifier les "pe-duck-strians" aux passages pour piétons.

C'est un défi qui peut être intimidant pour les futurs étudiants.

"Dans de nombreux cours d'informatique, il essaie de recréer des choses que d'autres ont faites", a déclaré Matt Taylor, titulaire de la chaire Canada CIFAR AI avec Amii et instructeur du cours qui utilise Duckietown. "En robotique, nous faisons souvent des choses que personne n'a faites auparavant parce que nous essayons de rendre la classe individualisée et spéciale."

Les anciens de Duckietown ont continué à travailler avec la robotique dans un certain nombre d'entreprises, y compris Attabotics, une entreprise d'automatisation d'entrepôt à Calgary avec laquelle Amii a travaillé pour augmenter la productivité et réduire la quantité d'espace nécessaire.

Des étudiants de l'Université de l'Alberta font la démonstration de leurs robots autonomes lors d'une démonstration de Duckietown à Upper Bound le 25 mai 2023. (Ashley Lavallee-Koenig)

Il est difficile d'évaluer pleinement comment l'apprentissage automatique pourrait contribuer au développement de l'agriculture cellulaire, car les entreprises impliquées dans l'industrie gardent une grande partie de leurs recherches privées, disent ceux impliqués dans une collaboration entre Amii etNouvelle récolte.

« La plupart des données sur le développement de ces espèces de lignées cellulaires et la conception des médias se produisent en fait en secret dans les entreprises. Nous obtenons donc beaucoup de données en silo dans les champs, ce qui est un défi en dehors du ML », a déclaré Breanna. Duffy, directeur de la recherche responsable et de l'innovation chez New Harvest, une organisation à but non lucratif qui finance la recherche pour développer le domaine des aliments cultivés en laboratoire. "Quelque chose que New Harvest travaille très dur pour faire est d'obtenir plus de partage de données et plus de discours académiques, mais cela a certainement un impact sur l'application du ML."

Duffy a participé à une session avec Sheikh Jubair d'Amii et le chercheur Michael Todhunter, qui mène une enquête sur les applications potentielles de l'IA et du ML dans le domaine de l'agriculture cellulaire.

Une utilisation potentielle serait d'optimiser le développement des milieux dans lesquels les cellules se développent. Trouver la bonne combinaison d'ingrédients peut être long et compliqué. L'intelligence artificielle pourrait potentiellement tester et surveiller les combinaisons d'entrées plus efficacement que les essais et erreurs.

Avec des données plus facilement disponibles, a déclaré le panel, l'apprentissage automatique pourrait faciliter les tentatives de croissance de structures protéiques plus compliquées comme le steak, ainsi que des types de viande moins compris comme celui des crustacés. La viande cultivée est considérée comme l'un des moyens d'atténuer les effets environnementaux de la production de viande traditionnelle.

Deborah Akaniru (à gauche) d'Amii interviewe Breanna Duffy, Michael Todhunter et Sheikh Jubair sur le potentiel de l'apprentissage automatique dans l'agriculture cellulaire à Upper Bound le 24 mai 2023. (Ashley Lavallee-Koenig)

Deux entreprises industrielles basées à Calgary ont expliqué comment elles utilisent l'apprentissage automatique dans les chaînes énergétiques et d'approvisionnement avec l'aide d'Amii.

Kobold Completions Inc. est une société de services pétroliers qui surveille ce qui ne peut pas être vu au fond du trou. Il n'est pas facile de faire entrer "une entreprise traditionnelle dans l'ère numérique", a déclaré David Cooper, directeur du développement et des opérations. Mais être en mesure d'offrir plus d'informations plus rapidement sur la base de l'énorme quantité de données que l'entreprise collecte est précieux.

"Ils ont déjà déplacé la plate-forme vers un autre puits, et s'ils doivent apporter des modifications à leur programme de forage, en fonction du travail qui vient d'être exécuté, ils doivent savoir dès que le travail est terminé", a-t-il déclaré à propos de son clients.

En se concentrant sur la chaîne d'approvisionnement de la vente au détail, Routeique utilise le ML pour l'aider à déplacer les produits tout au long de la chaîne du fabricant au consommateur avec transparence et efficacité entre plusieurs partenaires.

"Comment pouvons-nous le faire apparaître et fonctionner comme s'il s'agissait d'une seule entité, d'un seul réseau, alors qu'il s'agit en fait de tout un groupe de partenaires hétéroclites ?" a déclaré Michael Allan, président et chef de la direction de Routeique.

Certaines des pièces du puzzle que les moniteurs du système ML de Routeique incluent l'emplacement des produits et des camions ainsi que le calendrier des livraisons. Ces données tiennent non seulement tous les partenaires impliqués au courant, mais peuvent également servir de registre de preuves pour les litiges.

David Cooper discute de l'utilisation de l'apprentissage automatique par Kobold dans l'industrie pétrolière et gazière à Upper Bound le 24 mai 2023. (Ashley Lavallee-Koenig)

Pour en savoir plus sur ce que nous avons appris à Upper Bound, regardez un épisode spécial de Bloom, le podcast de Taproot sur l'innovation à Edmonton.

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