Rafid Mahmood
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Biographie
Rafid Mahmood est professeur adjoint en finance à l’École de gestion Telfer de l’Université d’Ottawa. Chercheur au laboratoire d’intelligence artificielle de NVIDIA à Toronto de 2020-2022, il a aussi effectué des recherches postdoctorales à l’Institut Vecteur pour l’intelligence artificielle de 2019 à 2021. Il détient un baccalauréat et une maîtrise en sciences appliquées avec spécialisation en génie électrique de l’Université de Toronto, de même qu’un doctorat en génie industriel du même établissement.
Intérêts de recherche
Les recherches du professeur Mahmood s’articulent autour de deux grands axes : la création de modèles prédictifs et prescriptifs pour automatiser la prise de décisions, et la gestion de l’approvisionnement en données nécessaire pour les opérationnaliser. Ses travaux portent tout spécialement sur l’application de ces modèles dans le milieu de la santé et les systèmes d’intelligence artificielle à grande échelle, comme pour l’industrie des véhicules autonomes et l’IA générative. Il a publié des articles dans des revues de recherche opérationnelle (Operations Research, Management Science, M&SOM) et présenté les résultats de ses recherches lors de conférences (ICLR, NeurIPS, CVPR).
Publications au cours des 7 dernières années
Articles publiés dans des revues avec comité de lecture
- Babier, A., Chan, T.C.Y., Diamant, A. and Mahmood, R. 2024. Learning to Optimize Contextually Constrained Problems for Real-Time Decision Generation. Management Science, (In Press).
- Chan, T.C.Y., Mahmood, R., Wong, R.K., Zhu, I.Y., O'Connor, D.L., Stone, D. and Unger, S. 2023. Got (Optimal) Milk? Pooling Donations in Human Milk Banks with Machine Learning and Optimization. Manufacturing & Service Operations Management (M&SOM), (In Press).
- Prabhu, V., Acuna, D., Liao, Y.-H., Mahmood, R., Law, M.T., Hoffman, J., Fidler, S. and Lucas, J. 2023. Bridging the Sim2Real Gap with CARE: Supervised Detection Adaptation with Conditional Alignment and Reweighting. Transactions on Machine Learning Research.
- Babier, A., Mahmood, R., Zhang, B., Alves, V.G.L., Barragán-Montero, A.M., Beaudry, J., Cardenas, C.E., Chang, Y., Chen, Z., Chun, J., Diaz, K., Eraso, H.D., Faustmann, E., Gaj, S., Gay, S., Gronberg, M., Guo, B., He, J., Heilemann, G., Hira, S., Huang, Y., Ji, F., Jiang, D., Giraldo, J.C.J., Lee, H., Lian, J., Liu, S., Liu, K.-C., Marrugo, J., Miki, K., Nakamura, K., Netherton, T., Nguyen, D., Nourzadeh, H., Osman, A.F.L., Peng, Z., Muñoz, J.D.Q., Ramsl, C., Rhee, D.J., Rodriguez, J.D., Shan, H., Siebers, J.V., Soomro, M.H., Sun, K., Hoyos, A.U., Valderrama, C., Verbeek, R., Wang, E., Willems, S., Wu, Q., Xu, X., Yang, S., Yuan, L., Zhu, S., Zimmermann, L., Moore, K.L., Purdie, T.G., McNiven, A.L. and Chan, T.C.Y. 2022. OpenKBP-Opt: an international and reproducible evaluation of 76 knowledge-based planning pipelines. Physics in Medicine & Biology, 67(18): 185012.
- Wong, R.K., Pitino, M.A., Mahmood, R., Zhu, I.Y., Stone, D., Unger, S., O'Connor, D.L. and Chan, T.C.Y. 2021. Prediction of Protein and Fat Content in Human Donor Milk Using Machine Learning. The Journal of Nutrition, 151(7): 2075–2083.
- Babier, A., Chan, T.C.Y., Lee, T., Mahmood, R. and Terekhov, D. 2021. An Ensemble Learning Framework for Model Fitting and Evaluation in Inverse Linear Optimization. INFORMS Journal on Optimization, 3(2): 119–138.
- Babier, A., Zhang, B., Mahmood, R., Moore, K., Purdie, T., McNiven, A. and Chan, T.C.Y. 2021. OpenKBP: The Open-access Knowledge-Based Planning Grand Challenge and Dataset. Medical Physics, 48(9): 5549–5561.
- Chan, T.C.Y., Mahmood, R. and Zhu, I.Y. 2021. Inverse Optimization: Theory and Applications. Operations Research, (In Press).
- Chan, T.C.Y., Diamant, A. and Mahmood, R. 2020. Sampling from the Complement of a Poly- hedron: An MCMC Algorithm for Data Augmentation. Operations Research Letters, 48(6): 744–751.
- Crowson, M.J., Hamour, A., Mahmood, R., Babier, A., Lin, V., Tucci, D. and Chan, T.C.Y. 2020. AutoAudio: Deep Learning for Automatic Audiogram Interpretation. Journal of Medical Systems, 44(163).
- Babier, A., Mahmood, R., McNiven, A., Diamant, A. and Chan, T.C.Y. 2020. The Importance of Evaluating the Complete Knowledge-Based Planning Pipeline. Physica Medica: European Journal of Medical Physics, 72(12): 73-79.
- Crowson, M.J., Dixon, P., Mahmood, R., Lee, J.W., Shipp, D., Le, T., Lin, V., Chen, J. and Chan, T.C.Y. 2020. Predicting Post-Operative Cochlear Implant Performance Using Supervised Machine Learning. Otology & Neurotology, 41(8): e1013-e1023.
- Babier, A., Mahmood, R., McNiven, A., Diamant, A. and Chan, T.C.Y. 2019. Knowledge-based Automated Treatment Planning with Three-dimensional Generative Adversarial Networks. Medical Physics, 47(2): 297-306.
- Mahmood, R., Badr, A. and Khisti, A. 2018. Streaming Codes for Multiplicative-Matrix Channels with Burst Rank Loss. IEEE Transactions on Information Theory, 64(7): 5296-5311.
Recherche subventionnée au cours des 7 dernières années
| De-À | Source | Titre | * | ** | Rôle | Montant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2024-2029 | IRSC | Artificial Intelligence Supported In-Hospital Cardiac Arrest Prediction, Prevention, and Management | R | C | Co-I | $ 1,450,725 |
| 2023-2028 | NSERC - Discovery Grants Program | Operations Research Frameworks for Data-Centric AI Development | R | C | PI | $ 160,000 |
| 2023-2024 | University of Ottawa (SEED Funding Opportunity) | Operationalizing Data Annotation for Large-Scale Artificial Intelligence Development | R | I | PI | $ 20,000 |
| 2023-2024 | Telfer School of Management (start-up fund) | Operations Research Frameworks for Data--centric AI Development | R | I | PI | $ 40,000 |
| 2023-2024 | SSHRC Insight Grant | Leveling the Playing Field: Synthetic Data Solutions for Labor Market Equality | R | C | Co-I | $ 68,000 |
| 2023 | NSERC – ECR Discovery Launch Supplement | Operations Research Frameworks for Data-Centric AI Development | R | C | PI | $ 12,500 |
LÉGENDE :
* But
C: Contrat de recherche | E: Subvention d'équipement | R : Subvention de recherche | S : Fonds de soutien | P : Subvention pédagogique | O : Autre | U : Inconnu
**Genre
C : Conseils subventionnaires | G : Gouvernements | F : Fondations | I : Financement interne UO | O : Autre | U : Inconnu
Rôle
PI = Chercheur(e) principal(e) | Co-I = Co-chercheur(e) | Co-PI = Co-Chercheur(e) principal(e)
