Il premio da 10 milioni di dollari delle Olimpiadi della matematica per l’intelligenza artificiale nomina nuovi membri del comitato consultivo

D.Sculley, KevinBuzzard, LeodeMoura, LesterMackey e PeterJ.Liu vengono nominati membri del comitato consultivo del Premio Olimpiadi della Matematica in Intelligenza Artificiale.

LONDRA, 28 aprile 2024 /PRNewswire/ –Il nuovo premio AIMO (Artificial Intelligence Mathematical Olympiad) di XTXMarkets è un fondo da 10 milioni di dollari destinato a stimolare la creazione di un modello di intelligenza artificiale condiviso dal pubblico e in grado di vincere una medaglia d’oro alle Olimpiadi internazionali della matematica (IOM). ).

XTXMarkets è lieta di annunciare la nomina di cinque nuovi membri del comitato consultivo. Questo gruppo è composto da specialisti di machine learning, tra cui D. Sculley, CEO di Kaggle, Lester Mackey, Principal Investigator presso Microsoft Research e MacArthur Fellow, e Peter J. Liu, Research Fellow presso Google DeepMind.

Anche i prolifici matematici Kevin Buzzard, che ha ottenuto un punteggio perfetto alle Olimpiadi internazionali della matematica, e LeodeMoura, capo architetto di Lean, lo strumento di ragionamento automatizzato, si uniscono al gruppo consultivo.

Si uniscono agli attuali membri del comitato consultivo TerenceTao e TimothyGowers, entrambi vincitori della medaglia Fields, nonché DanRoberts, GeoffSmith e Po-ShenLoh.

Il Comitato Consultivo AIMO sosterrà lo sviluppo del Premio AIMO, compresa la consulenza sui protocolli appropriati e sugli aspetti tecnici, nonché la progettazione dei vari concorsi e premi.

SimonCoyle, responsabile della filantropia presso XTXMarketsha un commento:

Siamo lieti di completare l’Advisory Board dell’AIMO con la nomina di D., Kevin, Leo, Lester e Peter. Insieme, hanno una notevole esperienza nell’apprendimento automatico e nel ragionamento automatizzato e stanno già apportando la loro competenza e saggezza al Premio AIMO. Non vediamo l’ora di annunciare presto i vincitori della prima edizione del Premio AIMO Progress e di condividere poi pubblicamente i modelli di intelligenza artificiale per supportare uno sviluppo di intelligenza artificiale aperto e collaborativo.

Maggiori informazioni sul premio AIMO

Un primo premio di 5 milioni di dollari verrà assegnato al primo modello di intelligenza artificiale condiviso pubblicamente che partecipa a un concorso approvato dall’AIMO e le cui prestazioni equivalgono a una medaglia d’oro dell’OIM. Inoltre, l’evento assegnerà una serie di premi di avanzamento del valore complessivo fino a 5 milioni di dollari. Questi verranno assegnati ai modelli di intelligenza artificiale condivisi pubblicamente che raggiungono traguardi chiave nel percorso verso il primo premio.

Il primo concorso approvato dall’AIMO è stato aperto ai partecipanti nell’aprile 2024 sulla piattaforma del concorso Kaggle. Il primo premio in corso è incentrato sui problemi posti durante le gare di matematica delle scuole medie e superiori. C’è un montepremi totale di 1.048 milioni di dollari per il primo premio in corso, di cui almeno 254.000 dollari verranno assegnati nel luglio 2024. Una presentazione dei progressi avrà luogo a Bath, in Inghilterra, nel luglio 2024, come parte del 65^eOIM.

Per ulteriori informazioni sul Premio AIMO, visitare:https://aimoprize.com/o sulla pagina del concorso su Kaggle:https://www.kaggle.com/competitions/ai-mathematical-olympiad-prize/

Profili dei membri del comitato consultivo:

D. Sculley

D. è l’amministratore delegato di Kaggle. Prima di entrare in Kaggle, è stato direttore presso GoogleBrain, dove ha guidato gruppi di ricerca che lavoravano sulla robustezza, responsabilità, affidabilità ed efficienza dell’apprendimento automatico (ML) e dell’intelligenza artificiale. Durante la sua carriera nel machine learning, ha lavorato su quasi ogni aspetto dell’apprendimento automatico e ha guidato team di ricerca e di prodotto, compresi quelli che affrontavano alcuni dei problemi aziendali più complessi. Alcuni dei suoi lavori più noti riguardano il debito tecnico nel machine learning, la formazione nel machine learning, la robustezza nel machine learning, il machine learning critico per la produzione e il machine learning per applicazioni scientifiche come la progettazione di proteine.

KevinBuzzard

Kevin è professore di matematica pura all’Imperial College di Londra, specializzato in teoria algebrica dei numeri. Oltre alla ricerca e all’insegnamento, ha interessi in una vasta gamma di argomenti, tra cui il ruolo di vicepresidente del Dipartimento di Matematica Pura, condirettore di un CDT e sostenitore della sensibilizzazione all’interno del dipartimento. Attualmente si concentra sulla verifica formale delle prove e partecipa attivamente alla comunità Lean. Dall’ottobre 2024 guiderà un progetto per formalizzare una prova del 21^esecolo dell’ultima thorme di Fermat. Prima di unirsi all’Imperial, circa vent’anni fa, era un ricercatore junior presso l’Università di Cambridge, dove è stato nominato Senior Wrangler (il matematico universitario con il punteggio più alto). Ha partecipato anche alle Olimpiadi Internazionali della Matematica, dove ha vinto la medaglia d’oro con un punteggio perfetto nel 1987. È stato visitatore della IAS Princetonoratore ospite Harvardha vinto numerosi premi sia per la ricerca che per l’insegnamento e ha tenuto conferenze in tutto il mondo.

Leode Moura

Leo è ricercatore applicato principale nel gruppo di ricerca sul ragionamento automatizzato presso AWS. Nel tempo libero dedica il suo ruolo di capo architetto di Lean FRO, un’organizzazione no-profit che è orgoglioso di aver co-fondato con Sebastian Ullrich. Ha inoltre l’onore di far parte del consiglio di amministrazione di Lean FRO, dove contribuisce attivamente alla sua crescita e sviluppo. Prima di entrare in AWS nel 2023, è stato ricercatore principale nel gruppo RiSE presso Microsoft Research, dove ha lavorato per 17 anni a partire dal 2006. In precedenza, ha lavorato come scienziato informatico presso SRIInternational. Le sue aree di ricerca sono il ragionamento automatizzato, la dimostrazione di teoremi, le procedure decisionali, SAT e SMT. È l’architetto principale di diversi strumenti di ragionamento automatico: Lean, Z3, Yices 1.0 e SAL. Il lavoro di Leo nel campo del ragionamento automatico è stato riconosciuto con una serie di premi prestigiosi, tra cui i CAV Awards, Haifa e Herbrand, nonché il Programming Languages ​​​​Software Award dell’ACM. Il lavoro di Leo è stato anche oggetto di articoli su New York Times e in molte riviste scientifiche popolari come Wired, Quanta e Nature News.

LesterMackey

LesterMackey è un ricercatore principale presso MicrosoftResearch, dove sviluppa metodi, modelli e teorie di apprendimento automatico per attività di apprendimento su larga scala in applicazioni quali previsioni climatiche, assistenza sanitaria e interessi sociali. Lester è entrato in Microsoft dopo aver lavorato presso l’Università di Stanford, dove è stato assistente alla cattedra di statistica e, eccezionalmente, di informatica. Ha conseguito un dottorato in informatica e un master in statistica presso l’Università di Berkeley nonché una laurea in informatica presso l’Università di Princeton. Egli ha co-organizzato il team che si è classificato secondo nel concorso del Premio Netflix per il filtraggio collaborativo; ha vinto la sfida Prize4Life sulla previsione della progressione della malattia ALS; ha vinto premi per la previsione della temperatura e delle precipitazioni nel Real-Time Subseasonal Climate Forecasting Rodo; ha ricevuto i premi Best Paper, Outstanding Paper e Best Student Paper dalla ACM Conference on Programming Language Design and Implementation, dalla Computer Processing Systems Conference Neural Information e dalla International Conference on Machine Learning. È un MacArthur Fellow del 2023, un Fellow dell’Institute of Mathematical Statistics, un Fellow della COPSS Leadership Academy e un destinatario del Ethel Newbold 2023.

PeterJ.Liu

PeterJ.Liu è un ricercatore presso GoogleDeepMind nella Bay Area San Francisco. Dal 2015 si occupa di machine learning con specializzazione in modelli linguistici, iniziando nel team di GoogleBrain. Ha pubblicato e presieduto conferenze sull’apprendimento automatico e sulla PNL come ICLR, ICML, NEURIPS, ACL e EMNLP. Ha anche una vasta esperienza nella produzione, compreso il lancio del primo modello di deep learning per il servizio anti-spam di Gmail e l’utilizzo di modelli di rete neurale per rilevare frodi finanziarie per le principali banche. Si è laureato in matematica e informatica presso l’Università degli Studi di Toronto.

Informazioni su XTXMarkets:

XTXMarkets è una società leader nel settore della tecnologia finanziaria che collabora con controparti, borse e piattaforme di trading elettronico a livello globale per fornire liquidità nei mercati azionari, valutari, del reddito fisso e delle materie prime. XTX ha più di 200 dipendenti con sede a Londra, Parigi, New York, Bombay, Yerevan e Singapore. XTX è ancora tra i primi cinque fornitori di liquidità a livello globale nel mercato dei cambi (Euromoney dal 2018 ad oggi), ma anche il più grande fornitore di liquidità nelle azioni europee (internalizzatore sistematico) (Rosenblatt FY2020 e FY2023).

Gli sforzi filantropici dell’azienda si concentrano sull’istruzione STEM e sulle donazioni dal massimo impatto (insieme a un programma di abbinamento dei dipendenti). Dal 2017, XTX ha donato oltre 100 milioni di sterline a enti di beneficenza e buone cause, diventando così uno dei principali donatori nel Regno Unito e nel mondo.

In un mondo che cambia, XTX Markets è in prima linea nel rendere i mercati finanziari più equi ed efficienti per tutti.

Comunicato inviato 28 aprile 2024 12:50 e distribuito da: