Deshen Moodley
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Prise de décision humaine et découverte scientifique : l’assistance par des agents logiciels dotés d’intelligence artificielle
Le projet explorera les architectures pratiques pour les agents logiciels dotés d'intelligence artificielle augmentée. En particulier, il explorera les architectures d'agents qui intègrent l'apprentissage automatique, les ontologies et les réseaux de décision bayésiens pour la prise de décision interactive et la découverte de connaissances dans les applications du monde réel.
Alors que les ontologies sont idéales pour représenter et structurer les connaissances d'un domaine, les réseaux de décision bayésiens (RDB) fournissent un support explicite pour raisonner avec l'incertitude, et pour capturer et raisonner sur les processus de prise de décision. En outre, les réseaux décisionnels bayésiens capturent le contexte décisionnel et les systèmes qui intègrent à la fois les ontologies et les RDB peuvent potentiellement permettre non seulement l'interopérabilité sémantique, mais aussi l'interopérabilité pragmatique.
Au-delà de l'aide à la décision, l'agent doit également permettre la découverte de nouvelles connaissances. Les techniques émergentes de réseaux neuronaux profonds, comme les réseaux neuronaux de graphes spatio-temporels, peuvent apprendre rapidement des modèles complexes de prédiction et de détection de modèles à partir d'observations de capteurs en temps réel et s'adapter aux changements dans l'environnement de l'agent. Le projet adopte une approche fondée sur des cas d'utilisation, comme exemples d'environnements d'application socio-physiques complexes et erratiques, notamment le comportement de consommation d'électricité des ménages résidentiels et la prise décision en matière d'investissement sur les marchés boursiers. La recherche donnera des indications sur la conception de la prochaine génération de systèmes d'IA centrés sur l'homme.
biographie
Professeur associé au département d'informatique de l'Université du Cap et co-directeur et co-fondateur du centre national sud-africain de recherche sur l'intelligence artificielle (CAIR). Ses recherches portent sur les systèmes adaptatifs et cognitifs. Il explore notamment différentes techniques d'intelligence artificielle pour créer des systèmes d'intelligence augmentée dans divers domaines, notamment la santé, l'énergie, la finance et l'observation de la terre. Ses projets les plus récents portent sur les systèmes d'intelligence artificielle centrés sur l'homme pour la découverte de connaissances scientifiques et la prise de décision interactive.
Wanyana, T. and Moodley, D., 2021. An Agent Architecture for Knowledge Discovery and Evolution. In German Conference on Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz) 2021 Sep 27 (pp. 241-256). Springer, Cham.
Toussaint, W. and Moodley, D., 2020. Clustering Residential Electricity Consumption Data to Create Archetypes that Capture Household Behaviour in South Africa. South African Computer Journal, vol. 32(2), pp.1-34.
Pillay, K. and Moodley, D., 2021. Exploring Graph Neural Networks for Stock Market Prediction on the JSE. In Southern African Conference for Artificial Intelligence Research (pp. 95-110). Springer, Cham.