HEC Montreal

Objet publié

L’objectif de ce projet est de mettre au point des techniques générales d’apprentissage automatique pour la génération de graphes, une approche qui devrait ultimement faciliter, entre autres, la conception intelligente appliquée à la recherche de nouveaux matériaux, la conception avancée de circuits et la mise au point de nouveaux médicaments. Les travaux seront axés sur les modèles génératifs profonds et l’apprentissage par renforcement permettant de produire des graphes mettant en évidence les propriétés optimisées. Le pouvoir de représentation des graphes sera mis à profit pour encoder les comportements compositionnels clés et leurs incidences sur le domaine visé afin de traiter le processus de conception comme la production d’une structure graphique obéissant à diverses contraintes de composition. L’encodage des comportements peut être réalisé à l’aide de modèles génératifs profonds utilisant des variables latentes dissociées, tandis que l’espace de recherche visé par la conception peut être exploré efficacement par le renforcement en apprentissage profond.