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
- Chan, T.C.Y., Mahmood, R., Zhu, I.Y. 2025. Inverse Optimization: Theory and Applications. Operations Research, 73(2): 1046-1074.
- Babier, A., Chan, T.C.Y., Diamant, A., Mahmood, R. 2025. Learning to Optimize Contextually Constrained Problems for Real-Time Decision Generation. Management Science, 71(2): 1165-1186.
- Mahmood, R., Lucas, J., Alvarez, J.M., Fidler, S., Law, M.T. 2025. Optimizing Data Collection for Machine Learning. Journal of Machine Learning Research, 26(38): 1-52.
- Moosavi, A., Huang, S., Vahabi, M., Motamedivafa, B., Tian, N., Mahmood, R., Liu, P., Sun, C.L.F. 2024. Prospective Human Validation of Artificial Intelligence Interventions in Cardiology: A Scoping Review. Journal of the American College of Cardiology, 3(9): 101202.
- Prabhu, V., Acuna, D., Liao, Y.-H., Mahmood, R., Law, M.T., Hoffman, J., Fidler, S., Lucas, J. 2023. Bridging the Sim2Real Gap with CARE: Supervised Detection Adaptation with Conditional Alignment and Reweighting. Transactions on Machine Learning Research.
- Chan, T.C.Y., Mahmood, R., Wong, R.K., Zhu, I.Y., O'Connor, D.L., Stone, D., Unger, S. 2023. Got (Optimal) Milk? Pooling Donations in Human Milk Banks with Machine Learning and Optimization. Manufacturing and Service Operations Management, (In Press).
- 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., 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.
- Babier, A., Chan, T.C.Y., Lee, T., Mahmood, R., 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., Chan, T.C.Y. 2021. OpenKBP: The Open-access Knowledge-Based Planning Grand Challenge and Dataset. Medical Physics, 48(9): 5549–5561.
- Wong, R.K., Pitino, M.A., Mahmood, R., Zhu, I.Y., Stone, D., Unger, S., O'Connor, D.L., 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.
- Crowson, M.J., Hamour, A., Mahmood, R., Babier, A., Lin, V., Tucci, D., Chan, T.C.Y. 2020. AutoAudio: Deep Learning for Automatic Audiogram Interpretation. Journal of Medical Systems, 44(163).
- Crowson, M.J., Dixon, P., Mahmood, R., Lee, J.W., Shipp, D., Le, T., Lin, V., Chen, J., Chan, T.C.Y. 2020. Predicting Post-Operative Cochlear Implant Performance Using Supervised Machine Learning. Otology & Neurotology, 41(8): e1013-e1023.
- Chan, T.C.Y., Diamant, A., Mahmood, R. 2020. Sampling from the Complement of a Poly- hedron: An MCMC Algorithm for Data Augmentation. Operations Research Letters, 48(6): 744–751.
- Babier, A., Mahmood, R., McNiven, A., Diamant, A., 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.
- Babier, A., Mahmood, R., McNiven, A., Diamant, A., Chan, T.C.Y. 2019. Knowledge-based Automated Treatment Planning with Three-dimensional Generative Adversarial Networks. Medical Physics, 47(2): 297-306.
Recherche subventionnée au cours des 7 dernières années
| De-À | Source | Titre | But | Genre | Rôle | Montant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025-2027 | Telfer School of Management Centre for a Responsible Wealth Transition | The Economics of AI Fine-Tuning: Smart Strategies for Data Collection | R | I | PI | 15 000 $ |
| 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 | Telfer School of Management (start-up fund) | Operations Research Frameworks for Data-centric AI Development | R | I | PI | 40 000 $ |
| 2023-2024 | University of Ottawa (SEED Funding Opportunity) | Operationalizing Data Annotation for Large-Scale Artificial Intelligence Development | R | I | PI | 20 000 $ |
| 2023-2024 | SSHRC Insight Grant | Leveling the Playing Field: Synthetic Data Solutions for Labor Market Equality | R | C | Co-I | 68 000 $ |
| 2023-2023 | 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)
