Rôles et responsabilités
Je suis agent de recherches au sein de l’équipe de la science des données pour les systèmes complexes du Centre de recherche en technologies numériques du CNRC. Dans l’exercice de mes fonctions, il m’arrive de gérer des projets de R-D avec des collaborateurs internes ou externes. Je suis en ce moment un responsable du projet maître sur la conception de composants photoniques assistée par intelligence artificielle dans le cadre du programme Défi « Intelligence artificielle au service de la conception » du CNRC.
Recherche et / ou projets en cours
- Méthodes améliorées d’optimisation de l’apprentissage machine pour la conception de composants nanophotoniques
- Apprentissage actif à l’aide des fonctions objectives complexes
Énoncés de recherches / projets
Je m’intéresse principalement à faire évoluer l’apprentissage machine de pointe pour résoudre des problèmes en physique et en ingénierie.
Concevoir et optimiser des structures (nano ou macro) ou des processus complexes (p. ex., la fabrication) exigent encore beaucoup d’efforts humains, malgré l’accessibilité des simulateurs de modèles ou de processus pertinents. Grâce à cette capacité de « visualiser » les tendances relatives aux données, l’apprentissage machine peut s’avérer efficace dans l’aide accordée à ces fonctions, et, éventuellement, dans le remaniement de l’ensemble du flux de conception de la structure et des processus.
Études
Ph.D. en informatique, Université McGill, Canada, 2014.
M.Sc. (avec distinction) en informatique, Tel-Aviv University, Israël, 2008.
B.Sc. en informatique, Academic College of Tel-Aviv — Yaffo, Israël, 2002.
Activités professionnelles / intérêts
Membre récurrent du comité des programmes pour les conférences suivantes : ICML, IJCAI, NeurIPS.
Réviseur occasionnel pour d’autres conférences comme celles de l’ICRA et de l’EWRL.
Prix
Bourses postdoctorales du CRSNG, 2014
Principales publications
D Melati, Y Grinberg, S Janz, P Cheben, JH Schmid, A Sánchez-Postigo, ... , Mapping the global design space of nanophotonic components using machine learning pattern recognition. Nature Communications (2019). To appear.
Y Grinberg, TJ Perkins, Fully polynomial-time computation of maximum likelihood trajectories in Markov chains. Information Processing Letters 118, 53-57 (2017)
Y Grinberg, D Precup, M Gendreau, Optimizing energy production using policy search and predictive state representations. Advances in Neural Information Processing Systems, 2969-2977 (2014)
MM Fard, Y Grinberg, J Pineau, D Precup, Compressed least-squares regression on sparse spaces. Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence (2012)
Expérience de travail antérieure
Avant de me joindre au CNRC, j’ai eu la chance d’occuper un poste en tant que boursier postdoctoral au laboratoire Perkins de l’Institut de recherche de l’Hôpital d’Ottawa.
Avant mes études doctorales, j’ai assumé, sur une période de sept ans, différents rôles dans le domaine de la systémique et du génie logiciel au sein de l’industrie et du secteur de la défense en Israël.
