Mila – Quebec AI Institute (ursprünglich Montreal Institute for Learning Algorithms) ist ein Forschungsinstitut in Montreal, Quebec, das sich hauptsächlich auf maschinelles Lernen konzentriert. Ab 2022 waren etwa 1000 Studierende und Forschende sowie 100 Fakultätsmitglieder Teil von Mila. Zusammen mit Amii in Alberta und dem Vector Institute in Toronto ist Mila Teil der Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy.
Mila ist sowohl eine Forschungs- als auch eine Bildungseinrichtung, die Postdoc- und Praktikumsstellen sowie eine Forschungsumgebung für Studierende bietet, die an ihren jeweiligen Universitäten Graduiertenabschlüsse wie PhD und Master in maschinellem Lernen anstreben. Das Institut ist bekannt für seine Beiträge zu Deep Learning und Verstärkendem Lernen sowie für seine Open-Source-Software und Partnerschaften mit privaten Unternehmen.
Geschichte
Mila wurde 1993 von Yoshua Bengio, Professor an der Université de Montréal, Turing-Award-Gewinner und einer der Begründer des Deep-Learning-Feldes, gegründet. Ursprünglich hieß es Laboratoire d'informatique des systèmes adaptatifs (LISA). Mila führt seine Geschichte auch auf das Reasoning and Learning Lab (RL-Lab) an der McGill University zurück, das 2001 gegründet wurde und derzeit von den Professoren Prakash Panangaden, Doina Precup, Joëlle Pineau und Jackie Chi Kit Cheung gemeinsam geleitet wird.
Im Jahr 2017 wurde Mila neu als Partnerschaft zwischen der Université de Montréal und der McGill University gegründet, zusammen mit der École Polytechnique de Montréal und HEC Montréal. Im Dezember 2020 schloss sich Mila mit IBM zusammen, um KI- und Machine-Learning-Forschung mit Open-Source-Technologie zu beschleunigen, indem Milas Open-Source-Software Oríon in IBMs Watson Machine Learning Accelerator integriert wurde.
Bekannte Forschende
Neben Bengio gehören zu Milas Fakultätsmitgliedern Joëlle Pineau und Doina Precup. Zu den Absolventen zählen Marc Bellemare (MSc 2007 – RL-Lab), Hugo Larochelle (PhD 2009 – LISA) und Ian Goodfellow (PhD 2014 – LISA). Diese Forschenden haben einflussreiche Rollen in Wissenschaft und Industrie übernommen und zu Fortschritten bei neuronalen Netzwerk-Architekturen und generativer KI beigetragen.
Forschungsaktivitäten
Die Forschung bei Mila konzentriert sich weitgehend, aber nicht ausschließlich, auf Deep Learning und verstärkendes Lernen. Zu den spezifischen Forschungsthemen gehören generative Modelle, natürliche Sprachverarbeitung, Meta-Lernen, Computer Vision, verstärkendes Lernen und Anwendungen von KI wie Klimaforschung und COVID-19-Forschung. Das Institut erforscht auch künstliche allgemeine Intelligenz, Superintelligenz, KI-Ausrichtung, AGI-Governance und Grenzmodelle.
Milas Forschung hat die Entwicklung von Transformer-Modellen und großen Sprachmodellen beeinflusst, mit Verbindungen zu Organisationen wie OpenAI und Google DeepMind. Die Arbeit des Instituts an Residualnetzwerken und Batch-Normalisierung war grundlegend für modernes Deep Learning.
Vorstand
Der Vorstand überwacht die strategischen Richtungen von Mila. Zu den Mitgliedern gehören Alexandre Le Bouthillier (General Partner – Linearis), Anne-Marie Hubert (Managing Partner – Ernst & Young), Benoit Boulet (Associate Dean, Research & Innovation – McGill University) und Yoshua Bengio (Beobachter, Wissenschaftlicher Direktor, Mila & IVADO). Weitere Mitglieder vertreten Partnerinstitutionen und die Industrie, um eine vielfältige Governance zu gewährleisten.
Weitere Aktivitäten
Milas Mitglieder haben zu Open-Source-Software beigetragen. Theano, eines der frühen Programmier-Frameworks für Deep Learning, entstand bei Mila. Im Jahr 2020 umfassten aktive Projekte myia, ein Deep-Learning-Framework für Python, und baby-ai, eine Plattform zur Simulation von Sprachlernen mit einem Menschen im Kreislauf. Mila ist auch an zahlreichen Partnerschaften mit privaten Unternehmen beteiligt, die Technologietransfer und angewandte Forschung fördern.
Milas Bildungsauftrag erstreckt sich auf die Aufnahme von Postdoktoranden und Praktikanten, und seine Forschungsumgebung unterstützt Studierende verschiedener Universitäten. Die kollaborative Kultur und der interdisziplinäre Ansatz des Instituts haben es zu einem globalen Zentrum für Machine-Learning-Forschung gemacht.