Mila – Quebec AI Institute (ursprünglich Montreal Institute for Learning Algorithms) ist ein Forschungsinstitut in Montreal, Quebec, das sich hauptsächlich auf die Maschinenlern-Forschung konzentriert. Ab 2022 waren etwa 1000 Studierende und Forschende sowie 100 Fakultätsmitglieder Teil von Mila. Zusammen mit Albertas Amii und dem Vector Institute in Toronto ist Mila Teil der pan-kanadischen Strategie für künstliche Intelligenz.
Mila ist sowohl eine Forschungs- als auch eine Bildungseinrichtung, die Postdoc- und Praktikumsstellen sowie eine Forschungsumgebung für Studierende bietet, die an ihren jeweiligen Universitäten für Graduiertenabschlüsse wie PhD und Master in maschinellem Lernen eingeschrieben sind. Das Institut ist bekannt für seine Beiträge zum Deep Learning und Verstärkungslernen sowie für seine Open-Source-Software und Partnerschaften mit privaten Unternehmen.
Geschichte
Mila wurde 1993 von dem Professor der Université de Montréal, Yoshua Bengio, einem Turing-Award-Gewinner und einem 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 als Partnerschaft zwischen der Université de Montréal und der McGill University neu gegründet, zusammen mit der École Polytechnique de Montréal und HEC Montréal. Im Dezember 2020 schloss sich Mila mit IBM zusammen, um die Forschung zu KI und maschinellem Lernen mit Open-Source-Technologie zu beschleunigen, indem Milas Open-Source-Software Oríon in IBMs Watson Machine Learning Accelerator integriert wurde.
Bemerkenswerte 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 der Wissenschaft und Industrie übernommen und zu Fortschritten bei neuronalen Netz-Architekturen und generativer KI beigetragen.
Forschungsaktivitäten
Die Forschung bei Mila konzentriert sich weitgehend, aber nicht ausschließlich, auf Deep Learning und Verstärkungslernen. Zu den spezifischen Forschungsthemen gehören generative Modelle, Verarbeitung natürlicher Sprache, Meta-Lernen, Computer Vision, Verstärkungslernen 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 Residualnetzen und Batch-Normalisierung war grundlegend für das moderne Deep Learning.
Vorstand
Der Vorstand überwacht Milas strategische Ausrichtung. 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 des Sprachenlernens 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 die Forschung im maschinellen Lernen gemacht.