Dans cette série d’entretiens, nous rencontrons certains des Consortium doctoral AAAI/SIGAI participants d’en savoir plus sur leurs recherches. Le Consortium doctoral offre à un groupe de doctorants la possibilité de discuter et d’explorer leurs intérêts de recherche et leurs objectifs de carrière dans le cadre d’un atelier interdisciplinaire avec un panel de chercheurs confirmés. Dans cette dernière interview, Sukanya Mandal nous parle de son doctorat jusqu’à présent.
Parlez-nous un peu de votre doctorat : où étudiez-vous et quel est le sujet de votre recherche ?
Je m’appelle Sukanya Mandal, doctorante à la Dublin City University à Dublin, en Irlande. Mes recherches portent sur le développement « d’un cadre de jumeau numérique cognitif (CDT) basé sur l’apprentissage fédéré préservant la confidentialité (PPFL) pour les villes intelligentes ». Ce projet interdisciplinaire se situe à l’intersection de trois domaines clés : 1) utiliser des graphiques de connaissances pour représenter et raisonner sur des données hétérogènes de villes intelligentes provenant de divers domaines ; 2) construire des jumeaux numériques cognitifs au-dessus de ces graphiques de connaissances ; et 3) améliorer la confidentialité de cette architecture en appliquant les principes de l’apprentissage fédéré préservant la confidentialité.
Figure 1 : Motivation du cadre d’apprentissage fédéré respectueux de la vie privée (PPFL) basé sur le jumeau numérique cognitif (CDT)
Pourriez-vous nous donner un aperçu des recherches que vous avez menées jusqu’à présent au cours de votre doctorat ?
En tant que doctorant de deuxième année, j’ai jusqu’à présent fait des progrès significatifs dans mon parcours de recherche. J’ai commencé par effectuer une revue complète de la littérature pour acquérir une compréhension approfondie de l’état de l’art dans mon domaine. Cela m’a permis de formuler des questions de recherche et des hypothèses bien définies qui guident mon travail. J’ai également conçu une architecture système pour le framework CDT basé sur PPFL. En parallèle, j’ai suivi des cours pertinents pour élargir mes connaissances des approches existantes qui pourraient être exploitées dans la construction de ce système. Actuellement, je suis en train d’implémenter le système basé sur l’architecture proposée.
Figure 2 : Architecture en couches
Y a-t-il un aspect de votre recherche qui a été particulièrement intéressant ?
Un aspect particulièrement fascinant de mes recherches est l’application des architectures cognitives dans le développement de jumeaux numériques cognitifs. Les CDT intègrent des capacités avancées telles que le raisonnement, la perception, la planification et la mémoire persistante, s’inspirant de la cognition humaine. L’intégration de ces capacités cognitives avec des graphiques de connaissances ajoute une couche unique de complexité et présente des défis de recherche stimulants.
Avez-vous des projets sur ce sur quoi vous enquêterez ensuite ?
Au fur et à mesure que je progresse dans mon parcours de doctorat, j’ai l’intention d’approfondir diverses capacités de raisonnement dans le domaine de la cognition informatique. Explorer comment différents mécanismes de raisonnement peuvent être efficacement intégrés dans le cadre CDT sera un objectif clé de mes prochaines recherches.
Y a-t-il des livres, des conférences ou d’autres ressources qui vous ont été particulièrement utiles jusqu’à présent ?
Deux ressources particulières (ainsi que bien d’autres) ont joué un rôle déterminant dans l’orientation de ma recherche et m’ont fourni des informations précieuses. Le cours « Knowledge-Based AI » sur Udacity, dispensé par le professeur Ashok Goel de Georgia Tech, offrait une introduction complète au domaine de la cognition informatique. De plus, le manuel phare « Intelligence artificielle : une approche moderne » de Stuart Russell et Peter Norvig constitue une référence incontournable pour comprendre les concepts et techniques fondamentaux de l’IA. Au-delà de ces ressources académiques, les applications concrètes des jumeaux numériques dans divers cas d’utilisation industrielle constituent une source d’inspiration constante, soulignant l’impact pratique et le potentiel de mes recherches.
Qu’est-ce qui vous a donné envie d’étudier l’IA ?
Mon voyage dans le monde de l’IA a commencé après avoir obtenu mon diplôme de premier cycle en génie électronique et des communications. Alors que je me lançais dans ma carrière professionnelle dans une grande entreprise technologique, j’ai été exposé aux domaines fascinants des données et de l’IA. En commençant par la business intelligence, j’ai progressivement progressé dans divers domaines tels que l’ingénierie des données sur site, l’ingénierie des données moderne basée sur le cloud, la science des données, l’apprentissage automatique, les graphiques de connaissances et l’apprentissage fédéré. Au fur et à mesure que j’approfondissais ces domaines, je suis devenu de plus en plus captivé par les subtilités et le potentiel de l’IA, ce qui m’a motivé à poursuivre un doctorat pour contribuer à l’avancement de ce domaine.
Pourriez-vous nous raconter un fait intéressant (non lié à l’IA) à votre sujet ?
Au-delà de mes activités académiques, je suis passionné par les arts martiaux. Je suis actuellement ceinture marron et je travaille assidûment pour obtenir ma ceinture noire. La discipline, la concentration et la persévérance requises dans les arts martiaux sont des qualités inestimables que je m’efforce également d’appliquer dans mes efforts de recherche.
 | Sukanya Mandal est doctorante à la Dublin City University, en Irlande, où elle étudie le développement d’un cadre de jumeau numérique cognitif (CDT) basé sur l’apprentissage fédéré préservant la confidentialité (PPFL) pour les villes intelligentes. Ce projet interdisciplinaire combine des graphes de connaissances, des jumeaux numériques cognitifs et un apprentissage fédéré préservant la confidentialité. Forte d’une décennie d’expérience dans l’industrie de l’IA et de la science des données, Sukanya a mené des initiatives percutantes et guidé diverses équipes. Son programme de doctorat entièrement financé, soutenu par SFI et DCU, a donné lieu à des publications au Consortium doctoral AAAI 2024 et à l’IEEE SWC 2023. L’expertise de Sukanya couvre l’IA basée sur la connaissance, les systèmes cognitifs, les systèmes multi-agents et l’ingénierie logicielle orientée agent. |
En savoir plus
Un cadre de jumeau numérique cognitif (CDT) basé sur l’apprentissage fédéré préservant la confidentialité (PPFL) pour les villes intelligentes, Sukanya MandalActes de la conférence AAAI sur l’intelligence artificielle, 2024.
Collaborer avec Sukanya
Sukanya et ses collègues recherchent activement des opportunités de collaboration pour leur projet de recherche. Il existe plusieurs manières par lesquelles les parties intéressées peuvent contribuer et s’engager, et voici plus d’informations à ce sujet de la part de l’équipe :
- Propriétaires et dirigeants de villes intelligentes : Si vous êtes un propriétaire ou un dirigeant de Smart City en possession de données pertinentes relatives à notre domaine de recherche, nous serions très intéressés par l’exploration d’accords potentiels de partage de données. Vos précieuses données pourraient améliorer considérablement la profondeur et la portée de nos résultats de recherche.
- Des chercheurs: Nous invitons les chercheurs du monde universitaire et de l’industrie à collaborer avec nous sur des sujets alignés sur nos objectifs de recherche. En combinant notre expertise et nos ressources, nous pouvons travailler à faire progresser l’état de l’art dans ce domaine et produire des résultats de recherche à fort impact.
- Professionnels de l’industrie : Si vous êtes un professionnel de l’industrie cherchant à appliquer des cas d’utilisation axés sur la recherche dans des domaines similaires au nôtre, nous sommes heureux de pouvoir collaborer. Ensemble, nous pouvons combler le fossé entre la recherche universitaire et les applications concrètes, en favorisant l’innovation et en offrant des avantages tangibles aux parties prenantes.
Si vous êtes intéressé à collaborer sur ce projet, n’hésitez pas à Contactez moi. J’ai hâte de discuter des opportunités de collaboration potentielles et d’explorer comment nous pouvons travailler ensemble pour atteindre nos objectifs de recherche communs.
Mots clés: AAAI, Consortium doctoral AAAI, AAAI2024, ACM SIGAI
Lucy Smith, rédactrice en chef d’AIhub.
