Modèles de Monde Causaux pour une Intelligence du Monde Réel

Modèles de Monde Causaux pour une Intelligence du Monde Réel- Une conférence de la Prof. Biwei HuangUne soirée avec la Prof. Biwei Huang (UC San Diego) sur la découverte causale, les modèles du monde et le prochain paradigme de l'IA — au-delà de la reconnaissance de motifs.À propos de cet événementL'IA d'aujourd'hui peut reconnaître, générer et prédire à une échelle extraordinaire — mais les systèmes qui comptent le plus, des robots aux systèmes biologiques en passant par les expériences scientifiques, réagissent lorsque nous agissons sur eux. Bien faire ces systèmes requiert plus que la reconnaissance de motifs. Il faut une compréhension des mécanismes : quelles variables sont importantes, comment elles interagissent et pourquoi les résultats se produisent.La Prof. Biwei Huang, fondatrice d'Aether AI, construit cette prochaine classe de systèmes — des modèles de monde causaux qui raisonnent sous intervention et fonctionnent de manière fiable dans le monde réel. Nous sommes ravis d'accueillir la Prof. Biwei Huang pour une conférence sur la science qui conduit ce changement.La Prof. Huang partagera ses recherches sur la découverte et l'inférence causales, les modèles fondamentaux renforcés par la causalité, les modèles de monde et les modèles VLA — et ce qu'il faut pour faire évoluer l'IA de la prédiction passive vers le raisonnement sur les conséquences, les contrefactuels et les interventions.À propos de l'intervenanteBiwei Huang est professeure assistante à l'Institut de Science des Données Halıcıoğlu (HDSI) de l'UC San Diego. Ses recherches couvrent la découverte causale et l'inférence, l'IA/ML renforcée par la causalité et les modèles fondamentaux, les LLMs en boîte blanche, les agents GUI, les modèles de monde et les modèles VLA.Elle a obtenu son doctorat à l'Université Carnegie Mellon (2022), conseillée par le Prof. Kun Zhang et le Prof. Clark Glymour, après un travail sur la découverte causale au Max-Planck Institute for Intelligent Systems (le laboratoire de Bernhard Schölkopf). Elle est une boursière Apple 2021 en IA/ML, une Étoile Montante de l'Initiative ML de Confiance, et créatrice du paquet causal-learn largement utilisé et de l'agent d'analyse causale autonome Causal-Copilot.Qui devrait assisterDes chercheurs, des ingénieurs et des fondateurs travaillant dans l'IA causale, la robotique et l'IA Physique, les modèles fondamentaux, l'apprentissage par renforcement et la découverte scientifique.AgendaDate & Heure : 5 août· 15h30 — Ouverture des portes & réseautage· 16h00 — Conférence de la Prof. Biwei Huang· 16h50 — Questions & Réponses· 17h00 — RéseautageDes collations et des boissons seront fournies!