M-montreal-quebec, l’équipe menée par Marc-Andre Rousseau et Brady Neal de Mila s’est rendue à la finale du « $500K Pandemic Response Challenge », une compétition internationale lancée par XPRIZE et Cognizant. Les deux équipes lauréates de la bourse de 500 000 $ (250 000 $ par équipe) ont été dévoilées cette semaine.
Lancé en novembre 2020, le « Pandemic Response Challenge » invitait des équipes de partout sur la planète à développer des systèmes d'IA basés sur les données pour prédire les taux d'infection par COVID-19 et prescrire des plans d'intervention que les gouvernements, les communautés et les organismes pourraient mettre en œuvre pour endiguer la pandémie. M-montreal-quebec figurait parmi 48 finalistes de 17 pays retenus, sur un total de 104 équipes de 28 pays.
Rousseau, ayant une expertise de recherche en immunologie et en microbiologie, a fait équipe avec Neal, chercheur en apprentissage automatique. Ensemble, ils ont recruté 10 autres chercheurs et trois conseillers pour former une équipe de recherche interdisciplinaire au carrefour des sciences de la vie, de l’apprentissage automatique et de l’économie (voir la liste complète des participants et des affiliations ci-dessous).
« Notre équipe rassemblait des talents mondiaux », a déclaré Neal, qui a contribué à mobiliser des membres issus du Luxembourg, du Portugal, de l'Australie et de l'Inde.
Le défi comprenait deux phases. Au cours de la Phase 1, les équipes étaient chargées d'analyser des données de COVID-19, des stratégies d'intervention et des politiques d'atténuation afin de développer et de valider un modèle de prévision qui pourrait anticiper les taux d'infection à l’échelle mondiale. M-montreal-quebec s'est démarqué par son hypothèse de température, à savoir que l'inconfort causé par les températures élevées ou basses a tendance à faire affluer les gens vers l'intérieur, où l'air est redistribué par les systèmes de CVC. De telles conditions intérieures pourraient cumuler des niveaux de particules aérosolisées d'un virus respiratoire comme le SRAS-CoV-2 et entraîner un risque plus élevé de nouvelles infections.
« La phase 2 s’avérait plus exigeante, a expliqué Neal, nous devions recommander des interventions gouvernementales optimales tout en tenant compte des coûts associés ». Ainsi, un jury a évalué le rendement des plans d'action en fonction d’un ensemble de critères clés, notamment la capacité de réduire le nombre de cas et d’atténuer la gravité des plans d'intervention et des mesures de confinement.
M-montreal-quebec a poursuivi cette étape en appliquant des stratégies évolutives pour les réseaux de neurones en évolution, ainsi qu’en cernant le problème comme un problème de bandit contextuel combinatoire, qui permet de considérer un large éventail de variables.
« Les finalistes du Pandemic Response Challenge ont fait preuve d'une incroyable capacité d'innovation dans leurs efforts en vue d'aider le monde à sortir de la pandémie de COVID-19 », a souligné Brian Humphries, le p.-d.g. de Cognizant, lors de la divulgation des 48 finalistes en février dernier. « Les progrès réalisés par ces équipes peuvent avoir des implications profondes, permettant aux décideurs politiques et aux chefs d'entreprise du monde entier de se munir d'outils basés sur des données [...] en plus de démontrer la valeur de l'IA et de la collaboration face aux futures crises humanitaires ».
Pour plus d’informations
Pour en savoir plus sur le projet, visitez : https://m-montreal-quebec.ca
Annonce des lauréats du défi XPRIZE : https://news.cognizant.com/2021-3-9-XPRIZE-and-Cognizant-Announce-Grand-Prize-Winners-in-Pandemic-Response-Challenge
Membres de l’équipe M-montreal-quebec
Chefs d’équipe :
- Marc-Andre Rousseau, stagiaire, UdeM, Mila
- Brady Neal, doctorant, UdeM, Mila
Membres de l’équipe :
- Diogo Pernes, doctorant, University of Porto, INESC TEC
- Thin Nguyen, chargé de recherche principal, Applied AI Institute, Deakin University
- Marharyta Aleksandrova, chercheuse postdoctorale, University of Luxembourg
- Andrew Williams, étudiant à la maîtrise, UdeM, Mila-LITQ
- Chen-Yang Su, étudiant à la maîtrise, McGill, Mila, Institut Lady Davis (Hôpital général juif)
- Olexa Bilaniuk, développeur de logiciels de recherche, Innovation, développent et technologie, Mila
- Makesh Narsimhan, étudiant à la maîtrise, UdeM, Mila
- Baihan Lin, doctorant, Center for Theoretical Neuroscience and Zuckerman Mind Brain and Behavior Institute, Columbia University
- Prabodh Wankhede, étudiant à la maîtrise, UdeM, Mila
- Sai Aravind Sreeramadas, étudiant à la maîtrise, UdeM, Mila
Conseillers :
- Irina Rish, Professeur agrégée, UdeM, Mila
- Djallel Bounneffouf, Chef d'équipe et chercheur, AI Foundations Group, Centre de recherche IBM Thomas J. Watson
- Yang Zhang, Directrice du développement de modèles, département des analyses économiques canadiennes de la Banque du Canada
