Objectifs de la chaire
L’objectif de la chaire est de concevoir les architectures de réseaux neuronaux nouveaux et améliorés, à partir de contraintes induites de différents domaines : par exemple, les contraintes sémantiques des modèles NLP (Natural Language Processing) peuvent améliorer la vision par ordinateur via l’analyse sémantique ; des architectures cognitives imitant l’esprit humain peuvent aider à évoluer vers des systèmes d’IA flexibles ; l’inspiration biologique des neurosciences peut garantir que nos modèles d’IA se rapprochent du cerveau humain, avec des représentations ou des valeurs compatibles avec l’homme.
Programme : IA collaborative
Thèmes : Apprentissages avec peu de données ou des données complexes, Langage, Neuroscience et IA, Robotique et IA
Porteur :
Rufin Van Rullen, DR CNRS, CerCo
Co-chairs :
- Leila Reddy (CR CNRS,
- Francis Filbet (Prof. UT3),
- Gregory Faye (CR CNRS)
- Chloé Braud (CNRS IRIT)
Porteur : Rufin VanRullen (CNRS, CerCo)
Co-Chairs :
- Chloé Braud (CNRS, IRIT)
- Grégory Faye (CNRS, IMT),
- Francis Filbet (UT3, IMT),
- Leila Reddy (CNRS, CerCo)
Doctorants :
- Romain Bielawski, 09/2019-2022
- Benjamin Devillers, 09/2019-2022
- Mathieu Chalvidal, 01/2020-2023 (50% with T. Serre’s chair)
- Colin Decourt, 09/2020-2023 (50% with N. Dobigeon’s chair)
- Europe: ANR COCOBOTS France-Germany 2021-2024 in negotiation phase
- France: ANR AI-REPS 2018-2022 (PI: L. Reddy, co-PI N. Asher)
- Other: ANR OSCI-DEEP 2019-2022 France-USA with T. Serre
- Notre chaire porte le thème “Language” d’ANITI (de nombreuses rencontres organisées)
- Organisation d’une classe Intro2AI en 2 sessions en 2021 :
en savoir +
- Devillers, B., Choksi, B., Bielawski, R., & VanRullen, R. (2021). Does language help generalization in vision models?. arXiv:2104.08313 (presented at ViGIL workshop at NAACL 2021)
- VanRullen, R., & Kanai, R. (2021). Deep learning and the Global Workspace Theory. Trends in Neurosciences.
- VanRullen, R., & Alamia, A. (2021). GAttANet: Global attention agreement for convolutional neural networks. arXiv:2104.05575 (to appear in ICANN 2021).
- VanRullen, R., & Reddy, L. (2019). Reconstructing faces from fMRI patterns using deep generative neural networks. Communications biology, 2(1), 1-10.
- Mozafari, M., Reddy, L., & VanRullen, R. (2020). Reconstructing natural scenes from fMRI patterns using BigBiGAN. In 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (pp. 1-8). IEEE.
- Reddy, L., Cichy, R. M., & VanRullen, R. (2021). Representational Content of Oscillatory Brain Activity during Object Recognition: Contrasting Cortical and Deep Neural Network Hierarchies. eNeuro, 8(3).
- Choksi, B., Mozafari, M., O’May, C. B., Ador, B., Alamia, A., & VanRullen, R. (2021). Predify: Augmenting deep neural networks with brain-inspired predictive coding dynamics. arXiv preprint arXiv:2106.02749.
- Alamia, A., Mozafari, M., Choksi, B., & VanRullen, R. (2021). On the role of feedback in visual processing: a predictive coding perspective. arXiv preprint arXiv:2106.04225
- Z Pang, CB O’May, B Choksi & VanRullen, R. (2021). Predictive coding feedback results in perceived illusory contours in a recurrent neural network. arXiv preprint arXiv:2102.01955
En savoir +
Biomimétisme : les promesses du cerveau pour l’IA
S’inspirer du vivant pour imaginer des solutions et inventions produites par la nature : tel est l’objet du biomimétisme, ce processus d’innovation qui s’impose dans la plupart des secteurs de l’activité humaine. En intelligence artificielle (IA), les neurosciences cognitives constituent une source d’inspiration privilégiée. Démonstration avec le chercheur CNRS Rufin VanRullen et la directrice adjoint du Centre européen d’excellence en biomimétisme, Laura Magro.
Rufin VanRullen, le chercheur qui s’inspire du cerveau
Expert en neurosciences, Rufin VanRullen s’inspire du fonctionnement du cerveau pour créer des réseaux de neurones artificiels de plus en plus performants…. Et rêve de machines intelligentes.
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