Podcast appearances and mentions of max welling

We wanted to know who Cusp AI's customers are, what the platform looks like and how it brings together AI and domain knowledge. And Max explains what his product looks like in the end.

Kunstmatige intelligentie is veel breder inzetbaar dan het genereren van teksten en plaatjes, of auto's autonoom laten rijden. Denk ook aan het ontwikkelen van nieuwe eiwitten, of andere materialen, die enorm moeten helpen in de algemene verduurzaming en de strijd tegen klimaatverandering. En CuspAI, het nieuwe bedrijf van de Nederlandse AI-wetenschapper Max Welling, gaat juist dat doen. Joe van Burik en Ben van der Burg verdiepen zich in deze aflevering in dat onderwerp.

Kunstmatige intelligentie is veel breder inzetbaar dan het genereren van teksten en plaatjes, of auto's autonoom laten rijden. Denk ook aan het ontwikkelen van nieuwe eiwitten, of andere materialen, die enorm moeten helpen in de algemene verduurzaming en de strijd tegen klimaatverandering. En CuspAI, het nieuwe bedrijf van de Nederlandse AI-wetenschapper Max Welling, gaat juist dat doen. Joe van Burik en Ben van der Burg verdiepen zich in deze aflevering in dat onderwerp. De markt lijkt in ieder geval enthousiast voor het idee van Welling. CuspAI haalde in zijn seed-ronde 30 miljoen dollar op. Advies krijgt het bedrijf van AI-pionier Geoffrey Hinton en een samenwerking met Meta is al in kannen en kruiken. Kortom: voor CuspAI lijkt een veelbelovende toekomst weggelegd. Maar hoe werkt het bedrijf? Welke usecases zijn er precies? En is het klimaatproblemen 'oplossen' met AI niet tegenstrijdig, gezien de hoge energiekosten van deze technologie? We vragen het aan Max Welling, hoogleraar machine learning aan de Universiteit van Amsterdam en mede-oprichter van CuspAI. Holografie geen sci-fi meer? Bij holografie denk je misschien al snel aan Star Wars, of andere Sci-Fi producties. Of misschien wel aan het virtuele optreden van rapper Tupac op Coachella. Inmiddels krijgt deze technologie steeds meer vorm, mede door een bedrijf uit Nederland. Holoconnects ziet holografie als oplossing voor het gebrek aan menselijk contact, dat gepaard gaat met de opkomst van de smartphone, AI en al die andere technologie die ons aan een scherm gekluisterd houdt. En daar blijkt vraag naar te zijn: onder meer vanuit ziekenhuizen en hotels. De oprichter en CEO van Holoconnects, Andre Smith, legt uit welke oplossing zijn technologie brengt. RobocabHet robot-event van Elon Musk's Tesla deed veel stof opwaaien. Enerzijds door zijn spectaculaire visie op de toekomst van autonoom rijden (en de taxi-industrie), anderzijds door een toekomstbeeld dat moeilijk haalbaar lijkt. Zo blijken de robot-bediendes op het evenement door medewerkers van Tesla te zijn aangestuurd. En 'Full Self Driving'? Ook daarvan is nog maar de vraag of het gaat lukken. En dan hebben we het nog niet eens gehad over de regelgeving, bijvoorbeeld in Europa. De toekomstvisie van Musk bespreken we met Marieke Martens, Professor Automated Vehicles and Human Interaction aan de TU Eindhoven. Én Director of Science Mobility bij TNO. Meer podcasts over tech? Luister dan naar de Cryptocast, All in the Game, De Technoloog en de Tech Update.See omnystudio.com/listener for privacy information.

Heute zu Gast ist der promovierte Hochenergiephysiker Johannes Brandstetter, der sich mit der Erforschung des neu-entdeckten Higgs-Bosons am CMS Experiment in CERN befasste

Heute zu Gast ist der promovierte Hochenergiephysiker Johannes Brandstetter, der sich mit der Erforschung des neu-entdeckten Higgs-Bosons am CMS Experiment in CERN befasste

Heute zu Gast ist der promovierte Hochenergiephysiker Johannes Brandstetter, der sich mit der Erforschung des neu-entdeckten Higgs-Bosons am CMS Experiment in CERN befasste

In this episode, Neil interviews Professor Max Welling, one of the foremost experts in Machine Learning about AI4Science: the use of machine learning and AI to solve challenges in various scientific disciplines. They discuss and debate between data-driven and physics-driven approaches, the potential for foundational models, the importance of open sourcing models and data, the challenges of data sharing in science, and the ethical considerations of releasing powerful models. The conversation covers the role of academia, industry, and startups in driving innovation, with a focus on the field of AI. Professor Welling discusses the advantages and limitations of each sector and shares his experience in academia, big tech companies, and startups. The conversation then shifts to Professor Wellings  new company; CuspAI, which focuses on material discovery for carbon capture using metal organic frameworks and machine learning. Prof. Welling provides insights into the potential applications of this technology and the importance of addressing sustainability challenges. The conversation concludes with a discussion on career advice and the future of AI for science.Links CuspAI : https://www.cusp.ai University website: https://staff.fnwi.uva.nl/m.welling/Google scholar: https://scholar.google.com/citations?user=8200InoAAAAJ&hl=enAI4Science NeurIPS 2023 workshop: https://neurips.cc/virtual/2023/workshop/66548 AI4Science NeurIPS 2022 workshop: https://nips.cc/virtual/2022/workshop/50019Aurora paper: https://arxiv.org/abs/2405.13063 Chapters00:00 Introduction to the Neil Ashton Podcast00:39 Guest Introduction: Professor Max Welling11:12 Data-Driven vs. Physics-Driven Approaches in Machine Learning for Science17:00 Foundational models for science23:08 Discussion around Open-Sourcing Models and Data29:26 Ethical Considerations in Releasing Powerful Models for Public Use33:14 Collaboration and Shared Resources in Addressing Global Challenges34:07 The Role of Academia, Industry, and Startups43:27 Material Discovery for Carbon Capture52:02 Career Advice for Early-stage Researchers01:01:07 The Future of AI for Science and SustainabilityKeywordsAI for science, machine learning, data-driven approaches, physics-driven approaches, foundational models, open sourcing, data sharing, ethical considerations, blockchain technology, academia, industry, startups, AI, material discovery, carbon capture, metal organic frameworks, machine learning, sustainability, career advice, future of AI for science

We kunnen inmiddels heel behoorlijk chatten, autonoom rijden en plaatjes genereren door kunstmatige intelligentie, maar nu krijgt ook de natuurkunde hulp van kunstmatige intelligentie. Met de computer kunnen tegenwoordig natuurwetten worden gesimuleerd. Hoe dat werkt en vooral wat dat oplevert vraagt De Technoloog aan Max Welling, hoogleraar machine learning aan de UvA en leider van het Microsoft Research Lab. Gast Max Welling Links Meer Max Welling! Video YouTube Hosts Herbert Blankesteijn & Ben van der Burg Redactie Daniël Mol See omnystudio.com/listener for privacy information.

We kunnen inmiddels heel behoorlijk chatten, autonoom rijden en plaatjes genereren door kunstmatige intelligentie, maar nu krijgt ook de natuurkunde hulp van kunstmatige intelligentie. Met de computer kunnen tegenwoordig natuurwetten worden gesimuleerd. Hoe dat werkt en vooral wat dat oplevert vraagt De Technoloog aan Max Welling, hoogleraar machine learning aan de UvA en leider van het Microsoft Research Lab.

Kunstmatige intelligentie wordt steeds belangrijker en zien we alsmaar vaker terug in allerlei toepassingen, maar is deze technologie straks in staat de grote problemen in de wereld op te lossen? Dat kan zomaar, bijvoorbeeld door belangrijke doorbraken in de wetenschap te forceren. Hoe dat precies werkt? Dat krijg je te horen van Max Welling, hoogleraar Machine Learning aan de UvA en onderzoeker bij Microsoft Research. Datakluis als antwoord op big techDe NPO en alle andere grote mediapartijen in Nederland slaan de handen ineen en openen de aanval op big tech. De inzet: zoveel mogelijk advertentiegelden binnen de Nederlandse markt houden. Hoe? Door voor iedere Nederlander een persoonlijke datakluis te bouwen, met behulp van Solid. Martijn van Dam stopte als bestuurder bij de NPO en richt zich nu volledig op de ontwikkeling van dit nieuwe stukje software. Apple's 'slooprobot' DaisyVerslaggever en BNR's eigen Apple-adept Martijn de Rijk ging op bezoek bij Apple in Breda om Daisy te bekijken, de grootste Apple ooit. Daisy haalt binnen mum van tijd gebruikte iPhones uit elkaar, om zo de belangrijkste onderdelen klaar te maken voor een nieuw leven. Martijn zocht onder meer uit waarom Apple deze robot heeft gebouwd.  Meer podcasts over tech? Luister dan naar All in the Game, De Technoloog en de Tech Update.See omnystudio.com/listener for privacy information.

Gasten in BNR's Big Five van de Kunstmatige Intelligentie - Gerrit Timmer, oprichter en CSO bij Ortec - Haroon Sheikh, hoogleraar Strategic Governance of Global Technologies aan de VU, medewerker WRR - Max Welling, hoogleraar machine learning aan de UvA - Carlo van de Weijer, General Manager Eindhoven AI Systems Institute - Hervé Huisman, CEO Gradyent See omnystudio.com/listener for privacy information.

Bij grote AI-doorbraken speelt machine learning vaak een belangrijke rol. Welke ontwikkelingen zijn het meest veelbelovend? Te gast is Max Welling, hoogleraar machine learning aan de UvA en leider van het Microsoft Research Lab

Unlocking the challenge of molecular simulation has the potential to yield significant breakthroughs in how we tackle such societal issues as climate change, drug discovery, and the treatment of disease, and Microsoft is ramping up its efforts in the space. In this episode, Chris Bishop, Lab Director of Microsoft Research Cambridge, welcomes renowned machine learning researcher Max Welling to the Microsoft Research team as head of the new Amsterdam lab. Connecting over their shared physics background and vision for molecular simulation, Bishop and Welling explore several fascinating topics, including a future in which machine learning and quantum computing will be used in tandem to model molecules, the power of machine learning to provide “on demand” data in this space, and goals for the first year and beyond at the Amsterdam lab. https://www.microsoft.com/research

Today we had a fantastic conversation with Professor Max Welling, VP of Technology, Qualcomm Technologies Netherlands B.V. Max is a strong believer in the power of data and computation and its relevance to artificial intelligence. There is a fundamental blank slate paradgm in machine learning, experience and data alone currently rule the roost. Max wants to build a house of domain knowledge on top of that blank slate. Max thinks there are no predictions without assumptions, no generalization without inductive bias. The bias-variance tradeoff tells us that we need to use additional human knowledge when data is insufficient. Max Welling has pioneered many of the most sophistocated inductive priors in DL models developed in recent years, allowing us to use Deep Learning with non-euclidean data i.e. on graphs/topology (a field we now called "geometric deep learning") or allowing network architectures to recognise new symmetries in the data for example gauge or SE(3) equivariance. Max has also brought many other concepts from his physics playbook into ML, for example quantum and even Bayesian approaches. This is not an episode to miss, it might be our best yet! Panel: Dr. Tim Scarfe, Yannic Kilcher, Alex Stenlake 00:00:00 Show introduction 00:04:37 Protein Fold from DeepMind -- did it use SE(3) transformer? 00:09:58 How has machine learning progressed 00:19:57 Quantum Deformed Neural Networks paper 00:22:54 Probabilistic Numeric Convolutional Neural Networks paper 00:27:04 Ilia Karmanov from Qualcomm interview mini segment 00:32:04 Main Show Intro 00:35:21 How is Max known in the community? 00:36:35 How Max nurtures talent, freedom and relationship is key 00:40:30 Selecting research directions and guidance 00:43:42 Priors vs experience (bias/variance trade-off) 00:48:47 Generative models and GPT-3 00:51:57 Bias/variance trade off -- when do priors hurt us 00:54:48 Capsule networks 01:03:09 Which old ideas whould we revive 01:04:36 Hardware lottery paper 01:07:50 Greatness can't be planned (Kenneth Stanley reference) 01:09:10 A new sort of peer review and originality 01:11:57 Quantum Computing 01:14:25 Quantum deformed neural networks paper 01:21:57 Probabalistic numeric convolutional neural networks 01:26:35 Matrix exponential 01:28:44 Other ideas from physics i.e. chaos, holography, renormalisation 01:34:25 Reddit 01:37:19 Open review system in ML 01:41:43 Outro

Today we’re joined by Max Welling, Vice President of Technologies at Qualcomm Netherlands, and Professor at the University of Amsterdam. In case you missed it, Max joined us last year to discuss his work on  Gauge Equivariant CNNs and Generative Models - the 2nd most popular episode of 2019.  In this conversation, we explore the concept and Max’s work in neural augmentation, and how it’s being deployed for channel tracking and other applications. We also discuss their current work on federated learning and incorporating the technology on devices to give users more control over the privacy of their personal data. Max also shares his thoughts on quantum mechanics and the future of quantum neural networks for chip design. The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/talk/398. This episode is sponsored by Qualcomm Technologies.

Today we’re joined by Babak Ehteshami Bejnordi, a Research Scientist at Qualcomm. Babak works closely with former guest Max Welling and is currently focused on conditional computation, which is the main driver for today’s conversation. We dig into a few papers in great detail including one from this year’s CVPR conference, Conditional Channel Gated Networks for Task-Aware Continual Learning.  We also discuss the paper TimeGate: Conditional Gating of Segments in Long-range Activities, and another paper from this year’s ICLR conference, Batch-Shaping for Learning Conditional Channel Gated Networks. We cover how gates are used to drive efficiency and accuracy, while decreasing model size, how this research manifests into actual products, and more!  For more information on the episode, visit twimlai.com/talk/385. To follow along with the CVPR 2020 Series, visit twimlai.com/cvpr20.  Thanks to Qualcomm for sponsoring today’s episode and the CVPR 2020 Series!

For the last decade, advances in machine learning have come from two things: improved compute power and better algorithms. These two areas have become somewhat siloed in most people’s thinking: we tend to imagine that there are people who build hardware, and people who make algorithms, and that there isn’t much overlap between the two. But this picture is wrong. Hardware constraints can and do inform algorithm design, and algorithms can be used to optimize hardware. Increasingly, compute and modelling are being optimized together, by people with expertise in both areas. My guest today is one of the world’s leading experts on hardware/software integration for machine learning applications. Max Welling is a former physicist and currently works as VP Technologies at Qualcomm, a world-leading chip manufacturer, in addition to which he’s also a machine learning researcher with affiliations at UC Irvine, CIFAR and the University of Amsterdam.

Prof. Max Welling shared insightful perspectives on distributed machine learning, edge computing, the differences in AI research between Europe and the US, and highlights from 6 research papers accepted at NeurIPS 2019. View full video and more inspiring AI talks at Robin.ly: http://bit.ly/2uJJqgQ Follow us for timely updates of new AI talks: Youtube: https://www.youtube.com/channel/UC3RT8-VstUCH5B9uI3IIXBQ LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/robinly/ Twitter: https://twitter.com/JoinRobinly Newsletter: http://bit.ly/2TptMBy

Jarno Duursma is spreker, trendwatcher & auteur. In dit podcast interview praten we voornamelijk over kunstmatige intelligentie. Wat zijn de kansen van deze technologische ontwikkeling? Wat zijn gevaren, zoals de impact van Deepfake op onze politiek? Hoe ga je als mens om met de snelheid en kracht van kunstmatige intelligentie. Na afloop van het interview met Jarno hoor je in de podcast nog een gesprek dat ik had met professor Max Welling (Universiteit van Amsterdam en Qualcomm) over kunstmatige intelligentie, inclusief een uitleg van de verschillende subonderdelen. De shownotes kun je vinden op https://biohackingimpact.nl

Today we’re joined by Tijmen Blankevoort, a staff engineer at Qualcomm, who leads their compression and quantization research teams. Tijmen is also co-founder of ML startup Scyfer, along with Qualcomm colleague Max Welling, who we spoke with back on episode 267. In our conversation with Tijmen we discuss:  • The ins and outs of compression and quantization of ML models, specifically NNs, • How much models can actually be compressed, and the best way to achieve compression,  • We also look at a few recent papers including “Lottery Hypothesis."   Check out the full show notes at twimlai.com/talk/292.  

Today we’re joined by Jeff Gehlhaar, VP of Technology and Head of AI Software Platforms at Qualcomm. As we’ve explored in our conversations with both Gary Brotman and Max Welling, Qualcomm has a hand in tons of machine learning research and hardware, and our conversation with Jeff is no different. We discuss: • How the various training frameworks fit into the developer experience when working with their chipsets. • Examples of federated learning in the wild. • The role inference will play in data center devices and more. The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/talk/280.  Register for TWIMLcon now at twimlcon.com. Thanks to Qualcomm for their sponsorship of today's episode! Check out what they're up to at twimlai.com/qualcomm.

Today we’re joined by Max Welling, research chair in machine learning at the University of Amsterdam, as well as VP of technologies at Qualcomm, and Fellow at the Canadian Institute for Advanced Research, or CIFAR. In our conversation, we discuss:  • Max’s research at Qualcomm AI Research and the University of Amsterdam, including his work on Bayesian deep learning, Graph CNNs and Gauge Equivariant CNNs, and in power efficiency for AI via compression, quantization, and compilation. • Max’s thoughts on the future of the AI industry, in particular, the relative importance of models, data and compute. The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/talk/267. Thanks to Qualcomm for sponsoring today's episode! Check out what they're up to at twimlai.com/qualcomm.  

In this episode, Byron and Max Welling of Qualcomm discuss the nature of intelligence and its relationship with intuition, evolution, and need. Episode 82: A Conversation with Max Welling

In this episode, Byron and Max Welling of Qualcomm discuss the nature of intelligence and its relationship with intuition, evolution, and need. Episode 82: A Conversation with Max Welling

In this episode, Byron and Max Welling of Qualcomm discuss the nature of intelligence and its relationship with intuition, evolution, and need. Episode 82: A Conversation with Max Welling

Daarover praten drie gasten in deze VNO-NCW-podcast. Want wat is AI, wat is er mogelijk en wat zijn de ethische gevoeligheden? 1) Max Welling, hoogleraar machine learning aan de Universiteit van Amsterdam: 'Mensen veranderen altijd mee met de technologie. Toen we een bijl hadden, hakten we bomen om en gingen we in huizen wonen. Misschien dragen we in de toekomst chips in ons lichaam.' 2) Rina Joosten, medeoprichter van Seedlink dat werkgevers en sollicitanten matcht op basis van spraak 'want of iemand bijvoorbeeld een teamplayer is haal je heel moeilijk uit een cv'. 3) Jeroen van den Hoven, professor ethiek aan de TU Delft, werkt samen met wetenschappers en techneuten om vroegtijdig te kijken naar ethische bezwaren. En hoe dat al op de tekentafel te verbeteren. 'Nederland loopt daarin voorop.' NB Deze podcast werd eerder uitgebracht ter voorbereiding op de 57ste Bilderbergconferentie. De interviews met Welling, Joosten en Van der Hoven zijn hetzelfde. In deze eerdere versie geeft ook VNO-NCW-voorzitter Hans de Boer -in het begin en het einde van de podcast- zijn kijk op AI. Deze podcast werd gemaakt door Adinda Akkermans, Alfred Koster en Tom Loois.

De toekomst van de technologie en innovatie: een kans of bedreiging? Dit thema wordt besproken in deze eerste VNO-NCW-podcast, als extra aanvulling op de Bilderbergconferentie 2019 van VNO-NCW, met Hans de Boer (voorzitter VNO-NCW) en drie gasten: 1) Max Welling, hoogleraar machine learning aan de Universiteit van Amsterdam: 'Mensen veranderen altijd mee met de technologie. Toen we een bijl hadden, hakten we bomen om en gingen we in huizen wonen. Misschien dragen we in de toekomst chips in ons lichaam.' 2) Rina Joosten, medeoprichter van Seedlink dat werkgevers en sollicitanten matcht op basis van spraak 'want of iemand bijvoorbeeld een teamplayer is haal je heel moeilijk uit een cv'. 3) Jeroen van den Hoven, professor ethiek aan de TU Delft, werkt samen met wetenschappers en techneuten om vroegtijdig te kijken naar ethische bezwaren. En hoe dat al op de tekentafel te verbeteren. 'Nederland loopt daarin voorop.' Deze podcast werd gemaakt door Adinda Akkermans, Alfred Koster en Tom Loois.

Max Welling is sinds 2013 hoogleraar Machine learning aan de Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica van de Universiteit van Amsterdam. Volgens de UvA-persvoorlichting doet hij onder meer onderzoek naar ‘lerende systemen en hun toepassing bij de analyse van grootschalige datasets, hoe inzichten uit de neurowetenschap en de cognitieve wetenschap over menselijk leren kunnen worden ingezet voor computergestuurd leren, en hoe we machines kunnen ontwerpen die altijd blijven doorleren en de complexiteit van het interne model automatisch blijven aanpassen aan nieuwe informatie.’ Kortom, Jelle Brandt Corstius verstaat zich vanavond over artificiële intelligentie met Welling, van wie op 12 juni 2016 de Paradiso-lezing ‘De empathische machine. Wanneer zullen machines ons echt begrijpen?’ gepland staat.

Max Welling is sinds 2013 hoogleraar Machine learning aan de Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica van de Universiteit van Amsterdam. Volgens de UvA-persvoorlichting doet hij onder meer onderzoek naar ‘lerende systemen en hun toepassing bij de analyse van grootschalige datasets, hoe inzichten uit de neurowetenschap en de cognitieve wetenschap over menselijk leren kunnen worden ingezet voor computergestuurd leren, en hoe we machines kunnen ontwerpen die altijd blijven doorleren en de complexiteit van het interne model automatisch blijven aanpassen aan nieuwe informatie'.

In episode fifteen we talk with Max Welling, of the University of Amsterdam and University of California Irvine. We talk with him about his work with extremely large data and big business and machine learning. Max was program co-chair for NIPS in 2013 when Mark Zuckerberg visited the conference, an event which Max wrote very thoughtfully about. We also take a listener question about the relationship between machine learning and artificial intelligence. Plus, we get an introduction to change point detection. For more on change point detection check out the work of Paul Fearnhead of Lancaster University. Ryan also has a paper on the topic from way back when.

In the first episode of Talking Machines we meet our hosts, Katherine Gorman (nerd, journalist) and Ryan Adams (nerd, Harvard computer science professor), and explore some of the interviews you'll be able to hear this season. Today we hear some short clips on big issues, we'll get technical, but today is all about introductions.We start with Kevin Murphy of Google talking about his textbook that has become a standard in the field. Then we turn to Hanna Wallach of Microsoft Research NYC and UMass Amherst and hear about the founding of WiML (Women in Machine Learning). Next we discuss academia's relationship with business with Max Welling from the University of Amsterdam, program co-chair of  the 2013 NIPS conference (Neural Information Processing Systems). Finally, we sit down with three pillars of the field Yann LeCun, Yoshua Bengio, and Geoff Hinton to hear about where the field has been and where it might be headed.