Le Prix des Olympiades mathématiques en intelligence artificielle, d'une valeur de 10 millions de dollars, nomme de nouveaux membres du comité consultatif
D. Sculley, Kevin Buzzard, Leo de Moura, Lester Mackey et Peter J. Liu sont nommés au comité consultatif du Prix des Olympiades mathématiques en intelligence artificielle.
LONDRES, 28 avril 2024 /PRNewswire/ -- Le nouveau Prix des Olympiades mathématiques en intelligence artificielle (« AIMO ») de XTX Markets est un fonds de 10 millions de dollars destiné à stimuler la création d'un modèle d'intelligence artificielle partagé par le public et capable de remporter une médaille d'or aux Olympiades internationales de mathématiques (OIM).
XTX Markets a le plaisir d'annoncer la nomination de cinq nouveaux membres du comité consultatif. Ce groupe est composé de spécialistes de l'apprentissage automatique, notamment D. Sculley, PDG de Kaggle, Lester Mackey, chercheur principal chez Microsoft Research et bénéficiaire d'une bourse MacArthur, et Peter J. Liu, chercheur chez Google DeepMind.
Les mathématiciens prolifiques Kevin Buzzard, qui a obtenu une note parfaite aux Olympiades internationales de mathématiques, et Leo de Moura, architecte en chef de Lean, l'outil de raisonnement automatisé, rejoignent également le groupe consultatif.
Ils rejoignent les membres actuels du comité consultatif, Terence Tao et Timothy Gowers, tous deux lauréats de la médaille Fields, ainsi que Dan Roberts, Geoff Smith et Po-Shen Loh.
Le Comité consultatif de l'AIMO appuiera l'élaboration du Prix AIMO, notamment en donnant des conseils sur les protocoles appropriés et les aspects techniques, ainsi qu'en concevant les divers concours et prix.
Simon Coyle, responsable de la philanthropie chez XTX Markets, a commenté :
« Nous sommes ravis de compléter le comité consultatif d'AIMO avec les nominations de D., Kevin, Leo, Lester et Peter. Ensemble, ils possèdent une expérience considérable dans le domaine de l'apprentissage automatique et du raisonnement automatisé et apportent déjà leur expertise et leur sagesse au prix AIMO. Nous sommes impatients d'annoncer bientôt les lauréats du premier prix en progrès de l'AIMO, puis de partager publiquement les modèles d'IA afin de soutenir le développement ouvert et collaboratif de l'IA. »
Plus d'informations sur le prix AIMO
Un grand prix de 5 millions de dollars sera décerné au premier modèle d'IA partagé publiquement qui participera à un concours approuvé par l'AIMO et dont la performance sera équivalente à une médaille d'or aux OIM. En outre, l'événement décernera une série de prix de progrès d'une valeur collective allant jusqu'à 5 millions de dollars. Ceux-ci seront remis aux modèles d'IA partagés publiquement qui atteindront des étapes clés en route vers le grand prix.
Le premier concours approuvé par l'AIMO a été ouvert aux participants en avril 2024 sur la plateforme de compétition Kaggle. Le premier prix en progrès se concentre sur les problèmes posés lors de concours de mathématiques au niveau du collège et du lycée. Il y a une cagnotte totale de 1,048 million de dollars pour le premier prix en progrès, dont au moins 254 000 dollars seront attribués en juillet 2024. Une présentation des progrès aura lieu à Bath, en Angleterre, en juillet 2024, dans le cadre des 65e OIM.
Pour plus d'informations sur le prix AIMO, rendez-vous sur : https://aimoprize.com/ ou sur la page du concours sur Kaggle : https://www.kaggle.com/competitions/ai-mathematical-olympiad-prize/
Profils des membres du Comité consultatif :
D. Sculley
D. est le PDG de Kaggle. Avant de rejoindre Kaggle, il était directeur chez Google Brain, où il dirigeait des équipes de recherche travaillant sur la robustesse, la responsabilité, la fiabilité et l'efficacité de l'apprentissage machine (ML) et de de l'IA. Au cours de sa carrière dans le domaine du ML, il a travaillé sur presque tous les aspects de l'apprentissage automatique et a dirigé des équipes de recherche et de produits, y compris celles qui s'attaquaient à certains des problèmes commerciaux les plus complexes. Certains de ses travaux les plus connus concernent la dette technique en ML, l'éducation en ML, la robustesse en ML, le ML critique pour la production, et le ML pour des applications scientifiques telles que la conception de protéines.
Kevin Buzzard
Kevin est professeur de mathématiques pures à l'Imperial College de Londres, spécialisé dans la théorie algébrique des nombres. Outre ses recherches et son enseignement, il s'intéresse à un large éventail de sujets, notamment en tant que directeur adjoint du département de mathématiques pures, codirecteur d'un CDT et champion de la sensibilisation au sein du département. Il se concentre actuellement sur la vérification de preuves formelles, et participe activement à la communauté Lean. À partir d'octobre 2024, il dirigera un projet visant à formaliser une preuve du 21e siècle du dernier théorème de Fermat. Avant de rejoindre l'Imperial, il y a une vingtaine d'années, il était chercheur junior à l'université de Cambridge, où il avait été nommé « Senior Wrangler » (le mathématicien de premier cycle ayant obtenu la meilleure note). Il a également participé aux Olympiade internationale de mathématiques, où il a remporté la médaille d'or avec un score parfait en 1987. Il a été visiteur de l'IAS à Princeton, conférencier invité à Harvard, a remporté plusieurs prix tant pour la recherche que pour l'enseignement et a donné des conférences dans le monde entier.
Leo de Moura
Leo est chercheur principal appliqué au sein du groupe de recherche sur le raisonnement automatisé chez AWS. Pendant son temps libre, il se consacre à son rôle d'architecte en chef du Lean FRO, une organisation à but non lucratif qu'il est fier d'avoir cofondée avec Sebastian Ullrich. Il a également l'honneur de siéger au conseil d'administration du Lean FRO, où il contribue activement à sa croissance et à son développement. Avant de rejoindre AWS en 2023, il était chercheur principal au sein du groupe RiSE de Microsoft Research, où il a travaillé pendant 17 ans à partir de 2006. Auparavant, il a travaillé en tant qu'informaticien chez SRI International. Ses domaines de recherche sont le raisonnement automatisé, la démonstration de théorèmes, les procédures de décision, SAT et SMT. Il est le principal architecte de plusieurs outils de raisonnement automatique : Lean, Z3, Yices 1.0 et SAL. Les travaux de Leo dans le domaine du raisonnement automatique ont été récompensés par une série de prix prestigieux, notamment les prix CAV, Haifa et Herbrand, ainsi que le Programming Languages Software Award décerné par l'ACM. Les travaux de Leo ont également fait l'objet d'articles dans le New York Times et dans de nombreux magazines scientifiques populaires tels que Wired, Quanta et Nature News.
Lester Mackey
Lester Mackey est chercheur principal chez Microsoft Research, où il développe des méthodes, des modèles et des théories d'apprentissage automatique pour des tâches d'apprentissage à grande échelle dans le cadre d'applications telles que les prévisions climatiques, les soins de santé et l'intérêt social. Lester a rejoint Microsoft après avoir travaillé à l'université de Stanford, où il était professeur adjoint de statistiques et, à titre exceptionnel, d'informatique. Il a obtenu un doctorat en informatique et une maîtrise en statistiques à l'université de Berkeley ainsi qu'une licence en informatique à l'université de Princeton. Il a coorganisé l'équipe qui s'est classée deuxième au concours Netflix Prize pour le filtrage collaboratif ; il a remporté le défi Prize4Life de prédiction de la progression de la maladie de la SLA ; il a gagné des prix pour la prévision des températures et des précipitations dans le cadre du Rodéo de la prévision climatique sous-saisonnière en temps réel ; il a reçu les prix du meilleur article, de l'article exceptionnel et du meilleur article d'étudiant de la Conférence de l'ACM sur la conception et l'implémentation des langages de programmation, de la Conférence sur les systèmes de traitement de l'information neuronale et de la Conférence internationale sur l'apprentissage automatique. Il est titulaire d'une bourse MacArthur 2023, membre de l'Institute of Mathematical Statistics, membre élu de la COPSS Leadership Academy et lauréat du prix Ethel Newbold 2023.
Peter J. Liu
Peter J. Liu est chercheur chez Google DeepMind dans la région de la baie de San Francisco. Il effectue des recherches sur l'apprentissage automatique avec une spécialisation dans les modèles de langage depuis 2015, en commençant dans l'équipe Google Brain. Il a publié et présidé des conférences sur l'apprentissage automatique et le NLP telles que ICLR, ICML, NEURIPS, ACL et EMNLP. Il a également une grande expérience de la production, notamment en lançant le premier modèle d'apprentissage profond pour le service anti-spam de Gmail et en utilisant des modèles de réseaux neuronaux pour détecter les fraudes financières pour des banques de premier plan. Il est diplômé en mathématiques et en informatique de l'Université de Toronto.
À propos de XTX Markets :
XTX Markets est une société de technologie financière de premier plan qui collabore avec des contreparties, des bourses et des plateformes d'e-trading à l'échelle mondiale pour fournir des liquidités sur les marchés des actions, des changes, des obligations à taux fixe et des matières premières. XTX compte plus de 200 employés basés à Londres, Paris, New York, Bombay, Erevan et Singapour. XTX figure toujours parmi les cinq principaux fournisseurs de liquidités à l'échelle mondiale sur le marché des changes (Euromoney de 2018 à aujourd'hui) mais aussi le plus grand fournisseur de liquidités en actions européennes (internalisateur systématique) (Rosenblatt AF 2020 et AF 2023).
Les efforts de philanthropie de la société se concentrent sur l'éducation STEM et les dons à impact maximal (menant en parallèle un programme de jumelage des employés). Depuis 2017, XTX a fait don de plus de 100 millions de livres sterling à des organisations caritatives et à de bonnes causes, ce qui en fait un donateur de premier plan au Royaume-Uni et dans le monde.
Dans un monde en évolution, XTX Markets est à l'avant-garde pour rendre les marchés financiers plus équitables et plus efficaces pour tous.
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