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Katrien Beuls
À propos
Biographie
Mon programme de recherche s'articule autour de la question de savoir comment une population d'agents autonomes peut auto-organiser des systèmes conceptuels et linguistiques qui leur permettent de communiquer et de raisonner dans leur environnement d'origine. J'étudie cette question à l'aide de modèles informatiques qui simulent l'émergence et l'évolution de ces systèmes dans des systèmes multi-agents. Dans ces expériences, les agents disposent d'un éventail de capacités cognitives à différents niveaux. Tout d'abord, le niveau sensori-moteur met en œuvre une interface entre le monde réel et les modèles du monde construits par les agents. Ensuite, le niveau conceptuel permet aux agents de raisonner sur leurs modèles du monde et de prendre des décisions sur les actions à effectuer. Enfin, le niveau linguistique permet aux agents d'échanger des informations au moyen d'un langage partagé. Je suis un co-développeur actif de modules logiciels avancés qui abordent chacun de ces niveaux et qui sont mis à la disposition de la communauté des chercheurs à l'adresse https://www.emergent-languages.org.
Sélection de publications
- Beuls, K., & Van Eecke, P. (2024). Humans learn language from situated communicative interactions. What about machines? Computational Linguistics, doi: https://doi.org/10.1162/coli_a_00534
- Doumen, J., Beuls, K., & Van Eecke, P. (2024). Modelling constructivist language acquisition through syntactico-semantic pattern finding. Royal Society Open Science, 11(7), 231998. https://doi.org/10.1098/rsos.231998
Facultés/Départements/Services
Instituts de recherche
Organes
Domaines d'expertises
- Linguistique informatique
- Grammaire de construction informatique
- Compréhension du langage naturel
- Intelligence artificielle neuro-symbolique
- Systèmes multi-agents
- Communication émergente
2024-2025
-
Actualités en data science [IDASM211]
-
Bases de données et modélisation [INFCB311]
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Machine learning [IHDCM037]
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Machine learning and data mining [ICYBM101]
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Natural language processing [INFOM233]
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Projet en data analytics [IDASM104]
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Techniques d'interaction et de visualisation [INFCB211]
2023-2024
-
Actualités en data science [IDASM211]
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Bases de données et modélisation [INFCB311]
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Machine learning [IHDCM037]
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Machine learning : des réseaux de neurones aux big data [ICYBM101]
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Natural language processing [INFOM233]
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Projet en data analytics [IDASM104]
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Techniques d'interaction et de visualisation [INFCB211]
2022-2023
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Bases de données et modélisation [INFCB311]
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Machine learning [IHDCM037]
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Projet en data analytics [IDASM104]