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Grant: Alliance Grants

École Polytechnique de Montréal

$260,500.00

Numerical Optimization and Machine Learning

EF 2021-22

Résumé
Huawei is a worldwide leader in telecommunication infrastructures and smart devices. The company is massively involved in AI and faces several issues related to the optimization in machine learning techniques. This project is a collaboration between Huawei Canada and four professors of Polytechnique Montréal with a diversified expertise in numerical optimization. By bringing this expertise into machine learning industrial applications, its aim is to advance knowledge on numerical optimization, to develop and disseminate optimization tools specialized for machine learning, and to train highly-qualified personnel aware of these issues. During three years, this project supports six PhD students, two postdoctoral fellows, fourteen undergraduate interns, and two research associates. Supervisions follow a hierarchical structure that revolves around the research associates and that has been proved successful in the past. Algorithms and their associated theory are developed at the GERAD research center. They are motivated by the industrial partner but are designed as generic tools that can benefit other applications. Codes and software packages are developed by students and validated by the two professional research associates. Once mature enough, they are tested on the applications in collaboration with Huawei's engineers. The anticipated outcomes of this research are the improvement of existing optimization methods, new algorithms that are better adapted to machine learning industrial applications, and better neural networks optimization techniques. The new methods are described in scientific publications and the software packages are made publicly available in their generic versions. This project contributes to the international reputation of Montréal in both fields of optimization and machine learning, which are highly strategic for Canada. By teaming up with an international company that is one of the leaders in telecommunications and in AI, researchers gain a technological edge that allows them to develop more advanced methods and train personnel that are highly desirable for the Canadian job market. Finally, all aspects of this project follow the principles of equity, diversity and inclusion.#(cr)#(lf)La compagnie Huawei est un leader mondial en télécommunications. Elle est massivement impliquée en recherche en intelligence artificielle et fait face à plusieurs problèmes d'optimisation. Cette collaboration, entre Huawei Canada et quatre professeurs de Polytechnique possédant une expertise diversifiée en optimisation, vise à faire progresser les connaissances en optimisation numérique, à développer des outils d'optimisation spécialisés en apprentissage automatique, et à former du personnel sensibilisé à ces problématiques. Durant trois ans, ce projet financera six étudiants au doctorat, deux stagiaires postdoctoraux, quatorze stagiaires de premier cycle, et deux associés de recherche. Conformément à une formule qui a fait ses preuves, le fonctionnement de cette équipe s'articule autour des deux associés de recherche, et les algorithmes et la théorie seront développés au centre de recherche GERAD. Les thématiques de recherche ont été sélectionnées en collaboration avec le partenaire industriel mais les algorithmes sont conçus comme des outils génériques pouvant bénéficier à d'autres applications. Les codes sont développés par les étudiants et validés par les associés de recherche. Une fois suffisamment matures, ils sont testés sur des applications de Huawei. Les résultats attendus de cette recherche sont l'amélioration des méthodes d'optimisation existantes, de nouveaux algorithmes plus adaptés aux applications industrielles et de meilleures techniques d'optimisation des réseaux de neurones. Les nouvelles méthodes seront décrites dans des articles scientifiques et les codes diffusés gratuitement dans leurs versions génériques. Ce projet contribuera à la réputation internationale de Montréal dans les domaines de l'optimisation et
Programme
Alliance Grants
Emplacement
Quebec, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data

Tel que publié

Application id
544900-2019
Name nom
Le Digabel, Sébastien
Department département
Mathématiques et génie industriel
Organization id
64
Institution établissement
École Polytechnique de Montréal
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2021
Competition year année de concours
2019
Award amount
260500
Program id
ALLRP
Program name en
Alliance Grants
Program name fr
Subventions Alliance
Group en
Research partnerships programs
Group fr
Programmes de partenariat
Committee code
96
Committee name en
RPP Internal Decision Cttee
Committee name fr
Cté de décision interne - PPR
Area of application code
1200
Area of application group en
Advancement of knowledge
Area of application group fr
Avancement des connaissances
Area of application en
Advancement of knowledge
Area of application fr
Avancement des connaissances
Research subject code
2956
Research subject group en
Applied mathematics
Research subject group fr
Mathématiques appliquées
Research subject en
Optimisation and optimal control theory
Research subject fr
Optimisation et théories de commande optimale
Installment
inst:3
Partie
1
Nb partie
4
Application title
Numerical Optimization and Machine Learning
Keyword
NSERC
Application summary
Huawei is a worldwide leader in telecommunication infrastructures and smart devices. The company is massively involved in AI and faces several issues related to the optimization in machine learning techniques. This project is a collaboration between Huawei Canada and four professors of Polytechnique Montréal with a diversified expertise in numerical optimization. By bringing this expertise into machine learning industrial applications, its aim is to advance knowledge on numerical optimization, to develop and disseminate optimization tools specialized for machine learning, and to train highly-qualified personnel aware of these issues. During three years, this project supports six PhD students, two postdoctoral fellows, fourteen undergraduate interns, and two research associates. Supervisions follow a hierarchical structure that revolves around the research associates and that has been proved successful in the past. Algorithms and their associated theory are developed at the GERAD research center. They are motivated by the industrial partner but are designed as generic tools that can benefit other applications. Codes and software packages are developed by students and validated by the two professional research associates. Once mature enough, they are tested on the applications in collaboration with Huawei's engineers. The anticipated outcomes of this research are the improvement of existing optimization methods, new algorithms that are better adapted to machine learning industrial applications, and better neural networks optimization techniques. The new methods are described in scientific publications and the software packages are made publicly available in their generic versions. This project contributes to the international reputation of Montréal in both fields of optimization and machine learning, which are highly strategic for Canada. By teaming up with an international company that is one of the leaders in telecommunications and in AI, researchers gain a technological edge that allows them to develop more advanced methods and train personnel that are highly desirable for the Canadian job market. Finally, all aspects of this project follow the principles of equity, diversity and inclusion.#(cr)#(lf)La compagnie Huawei est un leader mondial en télécommunications. Elle est massivement impliquée en recherche en intelligence artificielle et fait face à plusieurs problèmes d'optimisation. Cette collaboration, entre Huawei Canada et quatre professeurs de Polytechnique possédant une expertise diversifiée en optimisation, vise à faire progresser les connaissances en optimisation numérique, à développer des outils d'optimisation spécialisés en apprentissage automatique, et à former du personnel sensibilisé à ces problématiques. Durant trois ans, ce projet financera six étudiants au doctorat, deux stagiaires postdoctoraux, quatorze stagiaires de premier cycle, et deux associés de recherche. Conformément à une formule qui a fait ses preuves, le fonctionnement de cette équipe s'articule autour des deux associés de recherche, et les algorithmes et la théorie seront développés au centre de recherche GERAD. Les thématiques de recherche ont été sélectionnées en collaboration avec le partenaire industriel mais les algorithmes sont conçus comme des outils génériques pouvant bénéficier à d'autres applications. Les codes sont développés par les étudiants et validés par les associés de recherche. Une fois suffisamment matures, ils sont testés sur des applications de Huawei. Les résultats attendus de cette recherche sont l'amélioration des méthodes d'optimisation existantes, de nouveaux algorithmes plus adaptés aux applications industrielles et de meilleures techniques d'optimisation des réseaux de neurones. Les nouvelles méthodes seront décrites dans des articles scientifiques et les codes diffusés gratuitement dans leurs versions génériques. Ce projet contribuera à la réputation internationale de Montréal dans les domaines de l'optimisation et