David est professeur adjoint et titulaire de la chaire CIFAR d’Intelligence Artificielle du Canada à l’école d’informatique de l’Université McGill et à l’Institut d’Intelligence Artificielle Mila Québec. Il est cofondateur et président de Climate Change AI, une initiative mondiale visant à catalyser les travaux ayant un impact à l’intersection de l’apprentissage automatique et du changement climatique. David a obtenu son doctorat en mathématiques appliquées au MIT. Il a été chercheur postdoctoral en sciences mathématiques à la NSF, chercheur diplômé à la NSF et boursier Fulbright, et a figuré sur la liste des « 35 innovateurs de moins de 35 ans » établie par le MIT Technology Review en 2021.
Ce que David aime étudier
Les recherches de David portent sur les applications de l’apprentissage automatique à l’atténuation du changement climatique et à l’adaptation à celui-ci, dans des domaines aussi divers que la surveillance de la biodiversité, l’optimisation des réseaux électriques, la télédétection agricole, l’estimation des stocks de carbone, la découverte accélérée de matériaux et l’émulation de modèles climatiques.
Ce que David recommande
Voici quelques pistes intéressantes que vous pourriez vouloir consulter :
Tutoriel sur l’apprentissage automatique et le changement climatique lors de la conférence internationale sur l’apprentissage automatique (ICML): https://icml.cc/virtual/2022/tutorial/18443
Document de synthèse sur l’apprentissage automatique et le changement climatique: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3485128
Rapport politique pour le Partenariat mondial sur l’IA (GPAI) avec des recommandations pour les gouvernements: https://www.gpai.ai/projects/climate-change-and-ai.pdf
Bulletin d’information Climate Change AI, avec des listes mensuelles d’emplois, d’événements, d’ensembles de données, d’articles, de financements, etc: https://www.climatechange.ai/newsletter