Recherche

Publications

Une collection de travaux de recherche évalués par les pairs et réalisés avec les outils de SilicoLabs, couvrant l’apprentissage par renforcement, les neurosciences cognitives et des expériences qui font sortir le laboratoire dans le monde réel.

  • Sun et al. 2023

    Chen Sun, Wannan Yang, Thomas Jiralerspong, Dane Malenfant, Benjamin Alsbury-Nealy, Yoshua Bengio, Blake Richards

    Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023)

    Cette étude a été menée par des chercheurs de Mila et de McGill, qui ont testé des agents d’IA reproduisant la cognition humaine. Yoshua Bengio, l’un des parrains de l’IA, compte parmi les auteurs, et cet article a été accepté à NeurIPS en 2023.

    Résumé (en anglais)

    In real life, success is often contingent upon multiple critical steps that are distant in time from each other and from the final reward. These critical steps are challenging to identify with traditional reinforcement learning (RL) methods that rely on the Bellman equation for credit assignment.…

  • Nicholls et al. 2025

    Victoria I. Nicholls, Alexandra Krugliak, Benjamin Alsbury-Nealy, Klaus Gramann, Alex Clarke

    Imaging Neuroscience, 3 (2025)

    Cette étude est, à notre connaissance, l’une des premières expériences de psychologie utilisant la réalité augmentée et l’EEG mobile. Les chercheurs ont placé des objets numériques sur le campus de Cambridge et ont enregistré les données EEG des participants pendant qu’ils parcouraient le campus et rencontraient ces objets.

    Résumé (en anglais)

    Objects in expected locations are recognised faster and more accurately than objects in incongruent environments. This congruency effect has a neural component, with increased activity for objects in incongruent environments.…