MONTRÉAL.IA AÉROSPATIAL
Une nouvelle ère de découvertes scientifiques surhumaines.
“Mon objectif est simple. C’est la compréhension complète de l’univers, pourquoi il est tel qu’il est et pourquoi il existe.“ — Stephen Hawking
Un parcours légendaire | Comment tout a commencé — Découvrez la genèse de cet exceptionnel cheminement:
- Vincent Boucher | … un cerveau de l’aérospatial! — Le journal de Montréal
- Étoiles filantes | Vincent Boucher — Le bulletin des employés de l’Agence spatiale canadienne
- Vincent Boucher | Un (jeune) homme d’exception — Nathalie Petrowski, La Presse
Montréal.IA Aérospatial: Vision globale
IA + Aéronautique | Physique | Robotique
Vision : Être la pierre angulaire de l’industrie de l’IA aérospatiale.
“Conscients que Montréal est un pôle mondial de l’industrie aérospatiale et un chef de file international en intelligence artificielle, nous avons fondé Montréal.IA Aérospatial.“ — Vincent Boucher, B. Sc. Physique, M.A. Analyse des politiques gouvernementales et M. Sc. Génie aérospatial (technologie spatiale), président-fondateur de Québec.IA
Montréal.IA Aérospatial a un statut particulier dans le portefolio de Québec.IA.
“Ce que je ne peux pas créer, je ne peux pas le comprendre.“ — Richard Feynman
Montréal.IA Aérospatial: Relever les défis les plus difficiles
Nous sommes au seuil d’un changement technologique mondial.
Montréal.IA Aérospatial s’appuie sur l’ingénierie aérospatiale, l’intelligence artificielle appliquée et la recherche en astrophysique pour optimiser les vols spatiaux, l’efficacité des satellites, et l’exploration spatiale à une échelle sans précédent.
Un nouveau modèle puissant pour un grand nombre de géants émergents de la superintelligence apparaît dans le paysage scientifique.
“Toute technologie suffisamment avancée est indissociable de la magie.“ — Arthur C. Clarke
Montréal.IA Aérospatial: Explorer les étoiles et l’Univers
Nous vivons une période de percées scientifiques incroyables. Les progrès à venir, au carrefour de l’ingénierie aérospatiale et de l’intelligence artificielle, ouvrent des perspectives extraordinaires pour l’avenir de l’Humanité.
“Artificial Intelligence is about recognising patterns, Artificial Life is about creating patterns.“ — Mizuki Oka et al, #alife2018
Montréal.IA Aérospatial croit à l’épanouissement de l’Humanité en misant sur la superintelligence pour explorer les étoiles: l’endroit où nous appartenons tous vraiment.
Avec plus d’ingéniosité, nous mettons en œuvre des agents IA très performants pour concevoir des algorithmes d’apprentissage en profondeur innovants comprenant notre Univers.
“I think transfer learning is the key to general intelligence. And I think the key to doing transfer learning will be the acquisition of conceptual knowledge that is abstracted away from perceptual details of where you learned it from.“ — Demis Hassabis
Les agents IA surhumains de Québec.IA peuvent tirer des leçons des enseignements par l’expérience, simuler des mondes et orchestrer des méta-solutions.
Montréal.IA Aérospatial offre une nouvelle ère globale de prouesses techniques percutantes à un niveau très élevé.
“Bien sûr, les physiciens des particules ont été parmi les premiers à comprendre que la nature est compositionnelle.“ — Yann LeCun
Références
- Why does deep and cheap learning work so well? — Henry W. Lin, Max Tegmark, David Rolnick
- Introduction to astroML: Machine Learning for Astrophysics — Jacob VanderPlas, Andrew J. Connolly, Zˇeljko Ivezic ́, Alex Gray
- CosmoFlow: Using Deep Learning to Learn the Universe at Scale — Mathuriya et al.
- Bayesian Deep Learning for Exoplanet Atmospheric Retrieval — Frank Soboczenski, Michael D. Himes, Molly D. O’Beirne, Simone Zorzan, Atilim Gunes Baydin, Adam D. Cobb, Daniel Angerhausen, Giada N. Arney, Shawn D. Domagal-Goldman
- Galaxy morphology prediction using capsule networks — Katebi et al.
- Machine Learning for Physics and the Physics of Learning — Steve Brunton, Cecilia Clementi, Yann LeCun, Marina Meila, Frank Noe, Francesco Paesani
- MINERVA-II1: Successful image capture, landing on Ryugu and hop! — JAXA | Japan Aerospace Exploration Agency
- Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering — Ruslan Salakhutdinov, Andriy Mnih, Geoffrey Hinton
- A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines — Geoffrey Hinton
- GAIA DATA RELEASE 1 — European Space Agency
- Evolved Virtual Creatures, Evolution Simulation, 1994 — Karl Sims
- PHYSICS | MACHINE LEARNING - Recent papers combining the fields of physics and machine learning — physicsml
- AI Model Could Help Robots Navigate on the Moon and Mars Without GPS — NVIDIA
- Machine Learning and Likelihood-Free Inference in Particle Physics Slides | Video — Kyle Cranmer
- Enabling Dark Energy Science with Deep Generative Models of Galaxy Images — Siamak Ravanbakhsh, Francois Lanusse, Rachel Mandelbaum, Jeff Schneider, Barnabas Poczos
- Unity and DeepMind to Advance AI Research Using Virtual Worlds — Business Wire
- A look at deep learning for science — Prabhat
- Searching for Exotic Particles in High-Energy Physics with Deep Learning — Pierre Baldi, Peter Sadowski, Daniel Whiteson
- Estimating Cosmological Parameters from the Dark Matter Distribution — Siamak Ravanbakhsh, Junier Oliva, Sebastien Fromenteau, Layne C. Price, Shirley Ho, Jeff Schneider, Barnabas Poczos
“MONTEZ DANS LA FUSÉE”: Rejoignez Montréal.IA Aérospatial!
Réunissant des contributions de chercheurs reconnus comme étant les principales autorités dans leur domaine, Montréal.IA Aérospatial est en avance sur une tendance qui influencera profondément l’avenir de l’Humanité.
Montréal.IA Aérospatial est à la recherche d’associés et de partenaires prospères: capitaines d’industrie, philanthropes, entrepreneurs en technologie de pointe, financiers and érudits de haut vol pour se joindre à notre équipe dans cette tâche aux proportions historiques.
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