Search


Mis à jour : 6 avril 2020 17h00

POSSIBILITÉS DE FINANCEMENT 

Appel à propositions : Subventions Catalyseur – IA et COVID-19 (jusqu’à 15 000 $ CA)
Date limite : 3 avril 2020 à 23 h 59 (HAE)

Le CIFAR lance un appel ciblé à propositions de collaborations de recherche interdisciplinaires sur l’IA et la COVID-19 pour susciter des idées et des projets novateurs qui comportent de grands risques, ainsi que de grandes récompenses. Le programme des Fonds Catalyseur du CIFAR octroie un financement de démarrage à l’appui d’activités d’une durée limitée.

Parmi les sujets possibles, notons : pathogénicité ou transmission de la COVID-19, outils basés sur l’IA pour accélérer le développement de vaccins, et diverses applications de l’IA pour rehausser notre compréhension des répercussions économiques de la COVID-19.

Voici quelques exemples d’activités admissibles au programme des Fonds Catalyseur :

  • Projets pilotes;
  • Projets interdisciplinaires auxquels participent des stagiaires;
  • Demande de subvention en équipe de grande envergure.

Voici les exigences relatives à la présentation d’une proposition :

  • Limiter la proposition à une page (environ 500 mots);
  • Inclure un titre et une brève description du projet ou de l’activité;
  • Indiquer la date proposée du début de l’activité;
  • Mentionner le nom de tous les stagiaires cosupervisés, le cas échéant;
  • Présenter une estimation budgétaire (jusqu’à 15 000 $ CA).

Voici les éléments à décrire dans la proposition :

  • Incidence éventuelle sur la société;
  • Aspect de la COVID-19 que l’on pourrait éventuellement mieux comprendre;
  • Incidence éventuelle sur le perfectionnement professionnel des stagiaires;
  • Résultats éventuels.

Les comités consultatifs des programmes du CIFAR et un comité d’examen international auront la responsabilité d’examiner les propositions et de formuler des recommandations sur leur financement.

Présenter une demande en ligne

Pour de plus amples renseignements, veuillez communiquer avec : Rachel Parker, Ph.D., directrice principale, Recherche (CIFAR)
catalystfunds@cifar.ca



RAPPORTS ET RÉSULTATS 

Table ronde internationale sur l’IA et la COVID-19 
March 23, 2020
Sur invitation seulement

Lire le rapport

Une table ronde virtuelle, présidée par Alan Bernstein, président et chef de la direction du CIFAR, a réuni des chefs de file canadiens et internationaux en IA, des entreprises en démarrage, des spécialistes des maladies infectieuses, des épidémiologistes et des cliniciens. Le groupe a exploré des possibilités de collaboration et de partage d’ensembles de données entre des chercheurs spécialisés en IA et en maladies infectieuses.

Résultats:

  • L’Institut de recherche statistique de Statistiques Corée organise une réunion avec les dirigeants du G20 pour prendre des décisions collectives sur des mesures déterminantes en matière de santé publique, de partage de données, de traitements médicaux et de vaccins.


Séance d’information stratégique virtuelle sur l’IA et la COVID-19 
24 mars 2020
Sur invitation seulement

Dans la foulée de la première table ronde d’experts sur l’IA et les maladies infectieuses, le CIFAR a organisé une séance d’information virtuelle à l’intention de décideurs canadiens et internationaux afin de leur fournir les mises à jour et les renseignements les plus récents. Plus de 50 participants des gouvernements fédéraux, provinciaux et municipaux du Canada, des États-Unis et du Royaume-Uni ont été mis au fait de connaissances pertinentes sur les données et du potentiel de l’IA dont il a été question lors de la table ronde d’experts.

Lire le compte-rendu de la séance d’information

Résultats et prochaines étapes :

Accès aux données et partage de données : Il est essentiel de disposer de données intégrées de grande qualité pour lutter contre la COVID-19 et les pandémies futures. Cette question fut l’un des points de discussion clés lors de la table ronde. Le CIFAR travaille avec des détenteurs fédéraux et provinciaux de données sur la santé pour mieux comprendre leurs besoins et les possibilités de collaboration dans le contexte de la COVID-19 et de l’IA.

Mise au point d’applis pour la recherche de contacts : Comme il a été observé dans d’autres administrations, la recherche de contacts est essentielle pour réduire le taux de transmission de la COVID-19. Deux équipes dirigées par Alan Aspuru-Guzik (Institut Vecteur, Université de Toronto) et Yoshua Bengio (Mila, Université de Montréal), tous deux Boursiers du CIFAR et titulaires d’une chaire en IA Canada-CIFAR, travaillent très rapidement pour mettre au point des applis de recherche de contacts tout en veillant à la protection des renseignements personnels des usagers.

Nous planifions actuellement une autre discussion virtuelle pour partager les connaissances issues des diverses administrations.

 

Pour de plus amples renseignements, veuillez communiquer avec :

Rebecca Finlay

Vice-présidente, engagement et politiques publiques (CIFAR)

rebecca.finlay@cifar.ca

 



COLLABORATIONS 

Programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR
Appel à l’action : Apprentissage automatique et COVID-19
20 mars 2020

Le CIFAR a organisé une conférence téléphonique destinée à tous les membres de son programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique. Le groupe a discuté des projets et des initiatives réalisés par les Boursiers et les Conseillers sur l’application de l’IA et de l’apprentissage automatique à la lutte contre la COVID-19.

Les membres du programme travaillent actuellement sur des projets qui touchent toutes les sphères de la société, notamment :

  • Aspects biologiques et création de vaccins;
  • Modèles de contamination (prévision, capacité des systèmes de santé, etc.);
  • Diffusion de l’information (mésinformation – désinformation);
  • Outils de socialisation en période de distanciation physique de masse. 

Pour mener à bien ces travaux en collaboration, un financement et un soutien supplémentaires pourraient se révéler nécessaires dans certains domaines d’importance stratégique, notamment :

  • Augmentation de la puissance de calcul;
  • Création de fiducies de données;
  • Données et information à source ouverte.

Pour de plus amples renseignements ou pour soutenir ces initiatives, veuillez communiquer avec :
Rachel Parker, Ph.D., directrice principale, Recherche (CIFAR)
rachel.parker@cifar.ca



RESSOURCES SUR LA COVID-19 À L’INTENTION DES CHERCHEURS 

Financement

Défis

  • Défi Innover pour contrer la COVID-19 — Les chercheurs, seuls ou en équipe, doivent soumettre une solution novatrice à un défi ou à un problème qu’ils ont repéré relativement à la pandémie de COVID-19. Date limite : 10 avril 2020. Les équipes retenues peuvent obtenir un financement pouvant atteindre 100 000 $

  • Le Bureau des politiques scientifiques et technologiques des États-Unis a lancé un Appel à l’action à la communauté de l’apprentissage automatique concernant un nouvel ensemble de données (CORD-19) lisible par machine sur la COVID-19 qui compte plus de 29 000 articles scientifiques sur le virus. L’Appel à l’action demande aux spécialistes de l’apprentissage automatique de mettre au point de nouvelles techniques d’exploration de textes et de données pour aider la communauté scientifique à trouver réponse à des questions scientifiques hautement prioritaires liées à la COVID-19.

    • La ressource CORD-19 est disponible sur le site Web SemanticScholar.org de l’Institut Allen et sera mis à jour au fil de la publication de nouvelles recherches dans des services d’archives et des publications avec comité de lecture;

    • Les chercheurs doivent soumettre les outils d’exploration de textes et de données qu’ils mettent au point dans le cadre de cet appel à l’action par l’entremise de la plateforme Kaggle.

Ensembles de données et autres ressources

  • Le plan de stimulation de Cyclica permet l’accès à de l’expertise et à des plateformes basées sur l’IA adaptées au repositionnement des médicaments, à la déconvolution de cible et à la conception de médicaments. L’entreprise offre son soutien technique sans coût initial à des groupes universitaires et à des sociétés de biotechnologie qui travaillent sur la COVID-19.

  • ElementAI a lancé une plateforme de recherche ouverte destinée à la communauté scientifique. Cette plateforme de recherche sémantique gratuite a été mise au point afin d’aider les chercheurs et la communauté scientifique dans son ensemble, de faciliter l’accès à l’information et d’accélérer les initiatives de recherche essentielles pour atténuer la pandémie. Basé actuellement sur le COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19) (ensemble de données de recherche ouvert sur la COVID-19), l’ensemble de données continuera à évoluer grâce à des formats structurés et non structurées au fil de la création d’autres ensembles de données ouverts.

  • DarwinAI annonce COVID-Net : un réseau neuronal ouvert pour la détection de la COVID-19. Ils offrent ce modèle ouvert à la communauté dans l’espoir de créer un outil robuste qui pourra aider les professionnels de la santé à lutter contre la pandémie. Le code source, la documentation, l’ensemble de données et l’article scientifique décrivant COVID-Net sont disponibles dans cet entrepôt GitHub.

  • Ressources canadiennes sur la COVID-19 de l’Institut canadien d’information sur la santé (ICIS) : ces ressources comptent des données sur les travailleurs de la santé, les lits d’hôpitaux et la ventilation, et d’autres données sur le système de santé et les dépenses connexes.

  • Sites collaboratifs de suivi et de déclaration des symptômes :

  • DNAStack Beacon vise à accélérer le partage de données génomiques dans la lutte contre la COVID-19. 

  • UK Research and Innovation (UKRI) a créé un guide d’introduction sur la science du coronavirus, accompagné d’articles qui résument les meilleures données disponibles sur le virus, la maladie qu’il cause et les progrès de la recherche en matière de traitements, de vaccins, d’épidémiologie et de santé publique.

  • Une équipe de chercheurs, d’étudiants, de militants et de développeurs Web canadiens ont créé une page de ressourcesavec des liens pour les scientifiques, les décideurs et le public. Ils colligent des listes de projets de recherche, de possibilités de bénévolat et d’exigences en matière de réactifs : https://covid19resources.ca/

  • Le Conseil international de la science a lancé un portail en ligne de partage de commentaires et d’analyses scientifiques sur les mesures prises contre la pandémie de COVID-19.

  • Le Edmond J. Safra Center for Ethics de l’Université Harvard a créé une équipe d’intervention rapide pour mettre à profit les activités savantes dans la résolution de la présente crise grâce à la diffusion rapide de livres blancs portant sur des questions d’éthique et de gouvernance.

  • CanCOVID — L’intervention de recherche fédérale du Canada contre la COVID-19, pilotée par des experts.
  • Les chercheurs du Mila exploitent l’IA pour se pencher sur des questions liées à la COVID-19. Ils sont à la recherche de collaborateurs dans tous les domaines de l’informatique et des sciences de la santé pour renforcer leurs projets. Si vous souhaitez y participer, n’hésitez pas à signifier votre intérêt au : covid19research@mila.quebec.

  • Data Scientists Against COVID-19 (spécialistes des données contre la COVID-19) a pour mission de mettre en lien des spécialistes des données avec des gens qui disposent de données liées à la COVID-19 ou qui ont besoin de leur aide.

  • DeepMind a publié des prédictions structurelles de six protéines associées au virus qui cause la COVID-19 à l’aide de la plus récente version de son système d’apprentissage profond AlphaFold. DeepMind publie ces recherches en licence ouverte en consultation avec le Francis Crick Institute au Royaume-Uni. Lire la déclaration complète. Veuillez noter que les prédictions n’ont pas fait l’objet d’une vérification expérimentale, mais pourraient aider la communauté de la recherche à mieux comprendre le virus. 

 

 


RECHERCHE SUR LA COVID-19 PAR LA COMMUNAUTÉ DU CIFAR  

Les chercheurs du CIFAR mènent des recherches sur un éventail de domaines pour lutter contre la crise de la COVID-19 :  

Alán Aspuru-Guzik (boursier, Énergie solaire bio-inspirée, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur) accroît la production de molécules thérapeutiques, de nouveaux savons et surfaces virucides, et d’inhibiteurs de la machinerie reproductrice du virus. De plus, Aspuru-Guzik dirige un projet qui prévoit le recours à des modèles d’apprentissage pour trouver les surfactants et les surfaces virucides les plus efficaces pour réduire la durée de vie du virus à moins d’une heure.

Les équipes de Yoshua Bengio (Codirecteur du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologiques, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila), de Jian Tang (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila), de l’étudiant diplômé Maksym Korablyov (Université de Montréal) et de la jeune entreprise InVivo AI du Mila ont mis au point un système d’apprentissage par renforcement profond qui peut évaluer rapidement des milliards de molécules candidates. Cette méthode permet de modifier graduellement la structure moléculaire par l’ajout ou le retrait d’éléments constitutifs afin de créer de nouvelles structures moléculaires qui peuvent se lier à une protéine cible.

Arturo Casadevall (Règne fongique, Université Johns Hopkins) met au point un traitement contre la COVID-19 à base d’anticorps de survivants qui ont été extraits de sérum sanguin. Le traitement a été approuvé pour des raisons de compassion par la Food and Drug Administration (É.-U.). Le National COVID-19 Convalescent Plasma Project demande maintenant aux patients guéris de la COVID-19 de faire un don de plasma.

Eran Elinav (Microbiome humain, Institut Weizmann) a redirigé l’expertise en robotique et en microbiologie de son institut pour créer un système de détection à haut débit pleinement automatisé du SARS-CoV-2, en mesure d’analyser 20 000 échantillons diagnostiques en un seul cycle de quelques heures. Il s’attend à ce que l’étalonnage se termine dans la semaine du 30 mars. Ensuite viendra le déploiement de la technologie pour tester des Israéliens et, subséquemment, le partage du processus à l’échelle mondiale.

David Fleet (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur) et une équipe de chercheurs ont mis au point un logiciel qui a permis de réaliser la première cartographie 3D du coronavirus.  

Marzyeh Ghassemi (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur) exploite l’IA pour le dépistage et la stratification du risque chez les patients atteints de la COVID-19 à l’aide de données de tomodensitométrie et de radiographie.

Susan Helper (Innovation, équité et avenir de la prospérité, Université Case Western Reserve) donne des conseils sur les meilleures options disponibles en matière de politiques économiques. Elle a écrit des articles sur la façon de transformer les hôtels et les fabricants automobiles pour lutter contre la COVID-19 et comment la chaîne d’approvisionnement des États-Unis doit changer, et elle a formulé des principes généraux de politiques économiques liés à la conjoncture actuelle. Elle a aussi prononcé une allocution sur l’incidence économique du coronavirus.

Evan Lieberman (Limites, groupes et appartenance; MIT) est le coauteur d’un livre blanc sur la solidarité dans lequel il éclaircit la nature de la solidarité sociale et examine comment renforcer et maintenir celle-ci en regard de la pandémie de COVID-19. 

Quaid Morris (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur) utilise l’IA pour explorer des façons d’analyser des séquences du virus de la COVID-19.

À l’aide de l’exploration de données, Reihaneh Rabbany (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila) analyse des gazouillis sur Twitter liés à la COVID-19 pour découvrir des tendances temporelles et spatiales, ainsi que des mentions et des mots-clés courants liés à la COVID-19.

Irina Rish (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila) et Guy Wolf (Université de Montréal) pilotent un projet qui a recours à l’analyse de données pour mieux comprendre le mécanisme de l’évolution de la maladie COVID-19 afin d’évaluer le risque associé à des profils médicaux et à des patients donnés, ainsi que pour contribuer à repérer des cibles de liaison d’antiviraux et de vaccins éventuels.

Bo Wang (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur) et ses collaborateurs à l’Institut Vecteur ont lancé un outil de recherche d’articles scientifiques pour contribuer à la lutte contre la COVID-19. L’outil procure la saisie la plus récente des articles scientifiques pertinents pour aider les chercheurs de par le monde.

Frank Wood (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila) et ses collaborateurs au sein du groupe de recherche PLAI à l’Université de la Colombie-Britannique ont écrit l’article Planning as Inference in Epidemiological Models. Ces recherches démontrent comment exploiter les logiciels existants pour automatiser une partie du processus d’élaboration de politiques sur la lutte contre les maladies infectieuses en tirant des déductions dans des modèles épidémiologiques dynamiques existants.

 


COMMUNIQUER AVEC NOUS 

Si vous souhaitez que nous ajoutions d’autres ressources ou des recherches en cours sur cette page, veuillez communiquer avec : 
Elissa Strome, Ph.D.
Vice-présidente intérimaire, Recherche; directrice exécutive, Stratégie pancanadienne en matière d’IA (CIFAR) 
elissa.strome@cifar.ca

La situation évolue rapidement, mais nous nous efforcerons de tenir cette page aussi à jour que possible.