Publication du classement mondial de l'IA des universités AIRankings

C’est à nouveau la saison des examens d’entrée à l’université.

Je me souviens que lorsque je passais l'examen d'entrée à l'université, il y avait un dicton si populaire.

C'est-à-dire "Regardez l'école pour les étudiants de premier cycle et la majeure pour les études supérieures."

Il n'y a peut-être rien de mal à cela avant de le dire.

Cependant, avec le développement rapide de la technologie ces dernières années, certaines spécialisations liées à la technologie front-end peuvent commencer dès le premier cycle.

La spécialité la plus populaire en ce moment est l'intelligence artificielle.

Tout récemment, AIRankings a publié un classement des spécialisations liées à l'IA dans les universités mondiales.

Voyons quelles universités et institutions figurent sur la liste.

Classement mondial AI : les trois premiers à Pékin

Le classement AIRankings combine la recherche des dix dernières années, ainsi que l'intelligence artificielle générale, la vision par ordinateur, la robotique, l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, le raisonnement cognitif, les systèmes multi-agents et simulation Performance dans huit directions.

L'Université Carnegie Mellon a remporté la première place avec un énorme avantage et l'Université de Pékin et l'Université Tsinghua se sont classées à juste titre parmi les cinq meilleures au monde, se classant respectivement 2e et 3e.

L'Université de Californie à Berkeley et le Massachusetts Institute of Technology suivaient de près, se classant respectivement 4e et 5e, tandis que l'Académie chinoise des sciences se classait 6e.

Qingbei/Beiqing, qui « s'aiment et s'entretuent », sont toujours très proches dans ce classement.

À en juger par le nombre révisé d'articles sur l'IA, l'Université de Pékin est en tête ; et à en juger par le seul indice d'IA, l'Université Tsinghua est légèrement meilleure.

Cependant, après avoir décomposé chaque projet, on constate que les deux écoles ont leurs propres priorités.

Par exemple, l'Université de Pékin obtient de meilleurs résultats en vision par ordinateur et en traitement du langage naturel, et l'Université Tsinghua obtient de bons résultats en intelligence artificielle générale et en apprentissage automatique.

Les autres écoles figurant dans le top 100 mondial sont les suivantes :

De plus, au niveau national, les résultats de la recherche chinoise en IA peuvent déjà être classés au deuxième rang mondial, mais il existe encore un grand écart entre les États-Unis, qui occupent la première place.

Dans le même temps, le nombre d'institutions de recherche est également inférieur à celui de l'Allemagne à la troisième place et du Royaume-Uni à la quatrième place.

La performance spécifique est la suivante :

Critères d'évaluation

Dans l'ensemble, les critères d'évaluation de cette liste sont également très rigoureux.

Parmi eux, un total de six domaines principaux de l'intelligence artificielle sont répertoriés : la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique, le raisonnement cognitif, les robots et les systèmes multi-agents, auxquels s'ajoutent les deux domaines de l'intelligence artificielle générale et de la simulation, un total de huit directions.

En même temps, ces domaines ne sont pas isolés les uns des autres, et il existe de nombreuses intégrations entre domaines.

a écrit dans les détails de l'évaluation que lors de l'évaluation des auteurs, chaque auteur recevra deux points.

L'une d'elles est appelée Publications Ajustées (AP), qui fait référence au nombre total de publications révisées par l'auteur dans un domaine spécifique.

Cette quantité est affectée par deux facteurs :

Le premier est l'endroit où l'article a été publié, ce qui se reflète dans le coefficient de poids Pi de la formule ci-dessus.

La seconde consiste à regarder combien de co-auteurs (hors étudiants) l'article compte. Par exemple, s'il y a K co-auteurs, alors chaque co-auteur obtiendra K^{-1} points.

L'autre score s'appelle l'indice AI, qui fait référence à la moyenne géométrique du nombre d'articles publiés par l'auteur dans chaque domaine.

La formule de calcul est :

Où Si est le "AP" de l'auteur dans un domaine spécifique, et n est le nombre de champs croisés.

L’indice IA mesure l’étendue des recherches de l’auteur. Plus la capacité interdisciplinaire est forte, plus le score est élevé.

Les personnes ayant publié des articles dans plusieurs domaines de l'IA recevront des scores plus élevés que les personnes ayant publié le même nombre d'articles dans le même domaine.

Lors de l'évaluation des établissements de recherche (y compris les universités), les deux indicateurs ci-dessus seront également appliqués.

Publications ajustées et index IA.

La différence est que lors du comptage du total, les articles publiés par tous les auteurs de l'institution (y compris les universités) seront inclus.

Si un auteur retrouve un autre emploi, les points lui appartenant seront également transférés à la nouvelle institution.

Le concept d'AIRanking est simple :

L'évaluation d'une école ou d'un établissement ne se base pas sur vos réalisations passées, mais sur vos capacités actuelles.

Bien sûr, cette liste n'est pas forcément la plus fiable.

À la fin des détails de l'évaluation, AIRankings a souligné certains aspects et lacunes qui peuvent être améliorés dans ce classement :

Tout d'abord, AIRankings collecte uniquement des données provenant d'institutions de recherche universitaires et n'inclut pas les institutions financées par des entreprises.

Cependant, tous les résultats de l’IA ne sont pas publiés dans des revues et conférences spécifiques à l’IA. Un nombre considérable d'articles sont publiés dans des revues scientifiques multidisciplinaires (telles que Cell, Nature, Science, etc.) et ces articles ne sont pas inclus dans la partition.

De plus, AIRankings distinguera les poids des différentes revues et conférences. Calculé en fonction de leur influence sur le terrain.

Ces données sont déterminées par la consultation d'experts en IA.

Classement des huit grandes orientations

Intelligence artificielle générale

À première vue, cette liste regorge de drapeaux chinois.

Quatre des cinq premiers viennent de Chine, à savoir l'Université Tsinghua, l'Académie chinoise des sciences, l'Université de Pékin et l'Université de Nanjing.

Deux universités chinoises ont également été sélectionnées pour la 6ème à la 10ème place. Il s'agit de l'Université Jiao Tong de Shanghai, classée 6e, et de l'Université du Zhejiang, classée 7e.

Il convient de mentionner que les deux indicateurs de Tsinghua sont tous deux à 326,33, loin devant.

Computer Vision

Dans le domaine du CV, quatre universités chinoises sont encore sélectionnées dans le top dix.

Parmi eux, parmi les cinq premiers, l'Université chinoise de Hong Kong, l'Académie chinoise des sciences et l'Université de Pékin se classent respectivement parmi les trois premiers.

On peut dire qu'il domine la liste.

En ce qui concerne cet élément, le classement de Tsinghua a perdu quelques places. Mais il se classe quand même 9ème, et l'écart avec les 6ème, 7ème et 8ème n'est pas grand.

Robots

Cependant, en termes de recherche en robotique, les universités de mon pays sont bien inférieures. Il y a trois écoles dans le top 50 :

L'Université Tsinghua classée 39e, l'Université des sciences et technologies de Hong Kong classée 42e, Pékin. L'université se classe 50e.

Machine Learning

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, les universités chinoises ne sont pas particulièrement remarquables.

Parmi elles, les cinq premiers sont tous occupés par des universités américaines, et les deux indicateurs sont très élevés.

Heureusement, l'Université Tsinghua est unique et classée 6ème.

L'Université de Pékin se classe 14e, la NPU 21e, l'Université du Zhejiang 26e, l'Académie chinoise des sciences 30e et l'Université de Nanjing 42e.

Par rapport à la direction des robots, les performances globales de l'apprentissage automatique sont encore bien meilleures.

Traitement du langage naturel

Dans le domaine du traitement du langage naturel, l'Université de Pékin mérite bien d'être classée première.

Les deux scores de l'Université de Pékin ont près de 40 points d'avance sur la deuxième place. On peut dire que la situation est assez stable.

Dans le même temps, l'Université Tsinghua est également entrée dans le top cinq. L'Académie chinoise des sciences et l'Institut de technologie de Harbin se sont classés respectivement 6e et 7e.

Raisonnement cognitif

Il n'y a aucune université chinoise dans le top dix de cette catégorie.

Dans le domaine du raisonnement cognitif, il existe encore un certain écart entre nous et les universités américaines.

L'Université de Pékin et l'Université Tsinghua figurent à plus de 30 places sur la liste, se classant respectivement 34e et 38e.

Système multi-agent

Malheureusement, il n'y a toujours pas d'universités chinoises dans le top dix de cette catégorie.

Avec un peu de recul, l'Université Tsinghua se classe 13ème. A en juger par les scores, l'écart avec la 10ème place n'est pas grand, et atteindre le top dix est à portée de main.

Les 55e, 57e et 58e places sont respectivement l'Université Renmin, l'Université du Shandong et l'Université de Nanjing. Les trois écoles ont le potentiel de continuer à occuper une place sur cette liste.

Simulation

Dans le domaine de la simulation d'IA, l'Université du Zhejiang se démarque et se classe 4ème. C'est également la seule université chinoise classée parmi les dix premières dans ce domaine.

Dans le classement ultérieur, l'Université Tsinghua s'est classée 15e et l'Université de Pékin 21e. Ce n'est pas si loin du top dix.

Quoi qu’il en soit, il existe encore de nombreuses universités en Chine qui comptent parmi les meilleures dans les matières d’IA.

Les étudiants qui souhaitent se lancer dans l'intelligence artificielle peuvent postuler dès maintenant !

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