Ce laboratoire commun est axé sur la théorie de l’intelligence artificielle et la recherche d’algorithmes innovants.
Alibaba Group et l’Université de Pékin ont annoncé la création du “Peking University-Alimama Artificial Intelligence Innovation Joint Laboratory”.
L’université de Pékin est pionnière et leader de la recherche sur l’intelligence artificielle en Chine. Elle a été la première université, en 2002, à créer un département des sciences de l’intelligence, formant un grand nombre de talents en intelligence artificielle.
Le laboratoire mettra pleinement à profit les avantages de Alibaba et Alimama –la plateforme technologique de marketing numérique d’Alibaba– en matière de recherche fondamentale. Dans la première phase, des travaux de recherche ont été lancés dans des domaines tels que les modèles de préformation de graphes à grande échelle, d’intelligence décisionnelle et de génération de musique intelligente.
Le laboratoire est dirigé par le professeur Zhu Songchun, doyen de l’école d’intelligence de l’université de Pékin et de l’institut d’intelligence artificielle, mais aussi éminent chercheur international dans le domaine de l’intelligence artificielle. Song Guojie, professeur associé et vice-doyen de la School of Intelligence de l’Université de Pékin, et Zheng Bo, directeur technique d’Alimama, en sont les codirecteurs.
“Ce laboratoire commun créera les tendances les plus avant-gardistes en termes de développement de l’intelligence artificielle dans le monde,” explique Zhu Songchun. “Notamment en faisant face aux besoins majeurs du développement économique national, en explorant les métavers et les humains numériques, par exemple.”
“La coopération entre Alibaba et l’Université de Pékin est ancienne et la création de ce laboratoire d’innovation en intelligence artificielle marque une nouvelle étape de cette coopération” a déclaré Cheng Li, directeur de la technologie d’Alibaba Group. “À l’avenir, le laboratoire deviendra un tout nouvel exemple de coopération entre le monde industriel et le monde universitaire dans le domaine de la recherche, et permettra de mettre au point de nouvelles technologies dans des domaines de recherche importants et des scénarios industriels fondamentaux qui profiteront à la fois aux entreprises et aux consommateurs.”
Il est rapporté que le premier lot de résultats de recherche du laboratoire a été mis en œuvre avec succès. Sur la base de la plateforme d’apprentissage de graphes open-source d’Alimama – Euler 2.0, l’équipe de recherche a optimisé, adapté et amélioré l’efficacité du modèle de pré-formation de graphes à grande échelle. Pour la première fois, le modèle de préformation de graphes hiérarchiques a été préformé sur des graphes à très grande échelle de qualité industrielle. La mise en œuvre de la technologie de formation permettra d’améliorer l’efficacité commerciale en retail. À l’avenir, cette technologie sera également appliquée aux systèmes de transport, à la prédiction de la structure moléculaire, au raisonnement de programmes et à d’autres domaines.
