University of Waterloo

Objet publié

Le projet permettra d’améliorer l’apprentissage par réseaux neuronaux profonds, la réalisation de modèles pour le diagnostic de la COVID-19 appuyé par l’IA et la stratification des risques par l’utilisation de méthodes d’apprentissage fondées sur de très petits ensembles de données (techniques few-shot). Il permettra de réduire les obstacles engendrés par l’insuffisance de données annotées sur les cas positifs de COVID-19, et d’accélérer la mise au point de plateformes de diagnostic à source ouverte et à accès libre. Les risques d’épidémies ou de pandémies causées par des agents pathogènes respiratoires à fort impact sont en hausse, tout comme la fréquence des éclosions de nouvelles maladies. L’examen des possibilités offertes par les techniques d’apprentissage few-shot pour l’amélioration de l’apprentissage par réseaux neuronaux profonds pourrait aider à organiser la riposte à d’autres épidémies ou pandémies dans des conditions où les données disponibles sont limitées.