Baghdadi Riyadh
Baghdadi Riyadh
Catégorie : الرياضيات - الإعلام الآلي - الذكاء الاصطناعي
BAGHDADI Riyadh
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Professeur Adjoint en Informatique Université de New York à Abu Dhabi (NYUAD), Émirats Arabes Unis |
Origines & Formation
D'origine algérienne, Riyadh Baghdadi a suivi un parcours académique d'excellence, allant d'Alger jusqu'aux États-Unis en passant par Paris. Il a obtenu son diplôme d'ingénieur à l'École Supérieure d'Informatique (ESI) d'Alger, une institution renommée pour la formation des meilleurs informaticiens algériens. Poursuivant son ascension académique, il a ensuite obtenu ses diplômes de Master et de Doctorat à l'Université Sorbonne (Paris VI) en France, où il a travaillé en collaboration avec l'Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA), l'un des centres de recherche les plus prestigieux d'Europe. Après l'obtention de son doctorat, Riyadh a effectué un post-doctorat au Massachusetts Institute of Technology (MIT), institution mondialement reconnue pour l'excellence de sa recherche en informatique et en intelligence artificielle. Ce parcours témoigne de sa détermination et de sa passion pour l'informatique théorique et appliquée.
Carrière Scientifique
La carrière scientifique du Dr. Baghdadi est marquée par des contributions significatives au domaine des compilateurs et de l'apprentissage automatique appliqué. Pendant son post-doctorat au MIT, il a développé le compilateur Tiramisu, un outil innovant conçu pour optimiser les applications de deep learning, de traitement d'images et de calcul scientifique. Aujourd'hui, en tant que Professeur Adjoint au Département d'Informatique de l'Université de New York à Abu Dhabi (NYUAD), il poursuit ses recherches à l'intersection des compilateurs et de l'apprentissage automatique appliqué. Il occupe également le poste de Professeur Adjoint Global Network à la Tandon School of Engineering de NYU et maintient son affiliation avec le MIT en tant que Chercheur Affilié. Ses travaux actuels se concentrent sur le développement de compilateurs capables de prendre du code de haut niveau et de l'optimiser automatiquement pour générer un code hautement efficace, en utilisant notamment l'apprentissage automatique pour atteindre cet objectif. En parallèle, il travaille sur des techniques d'accélération de l'entraînement et de l'inférence du deep learning, notamment en exploitant la sparsité des poids des réseaux de neurones profonds. Ces innovations visent à permettre l'utilisation de modèles sophistiqués d'apprentissage profond sur des plateformes aux ressources de calcul limitées, telles que les smartphones ou les véhicules autonomes.
Distinctions & Reconnaissances
Le Dr. Baghdadi a reçu plusieurs distinctions au cours de sa carrière, témoignant de l'excellence et de l'impact de ses recherches. Il a notamment été reconnu comme l'un des plus jeunes chercheurs algériens au prestigieux Massachusetts Institute of Technology (MIT), une distinction qui a fait l'objet d'articles dans la presse algérienne. Son intégration au sein de l'écosystème académique de NYU et son affiliation continue avec le MIT témoignent de la reconnaissance internationale de ses compétences et de sa contribution à la recherche en informatique. Son compilateur Tiramisu a également été reconnu dans la communauté scientifique comme une avancée significative dans le domaine de l'optimisation automatique du code pour le deep learning et le calcul scientifique.
Impact & Influence
Les travaux du Dr. Baghdadi à l'intersection des compilateurs et de l'apprentissage automatique ont un impact considérable sur le développement de systèmes informatiques plus efficaces et accessibles. Le compilateur Tiramisu qu'il a développé au MIT représente une avancée majeure pour l'optimisation automatique du code destiné au deep learning, au traitement d'images et au calcul scientifique. Ses recherches actuelles sur l'accélération de l'entraînement et de l'inférence des réseaux de neurones profonds ouvrent la voie à l'implémentation de modèles d'IA sophistiqués sur des appareils aux ressources limitées, démocratisant ainsi l'accès à l'intelligence artificielle avancée. En exploitant la sparsité des poids des réseaux neuronaux, ses travaux contribuent à réduire la consommation énergétique et les besoins en ressources de calcul, une problématique cruciale à l'ère de l'expansion rapide de l'IA. Par son enseignement et son mentorat à NYUAD, il forme également la prochaine génération de chercheurs et d'ingénieurs à l'interface entre compilation et intelligence artificielle, multipliant ainsi l'impact de ses contributions scientifiques.
Pour en savoir plus
Email: baghdadi@nyu.edu
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