Caterina Caccavella

Caterina Caccavella est doctorante en Neuro IA à l’ETH de Zurich et à la Zurich University of Applied Sciences (ZHAW). Après avoir obtenu une licence en Génie de l’Information et un master en Neuroinformatique, elle a orienté son parcours de recherche vers l’étude des mécanismes à la base de l’intelligence artificielle. Elle effectue actuellement une période de recherche en tant que chercheuse invitée au Forschungszentrum Jülich et à la RWTH Aachen University.

Son activité se situe à l’intersection entre l’intelligence artificielle et les neurosciences, un domaine qui vise à comprendre comment les systèmes naturels et artificiels apprennent, représentent et interprètent le monde. Ses intérêts vont de la vision par ordinateur et de la compréhension de l’environnement environnant à l’étude de modèles inspirés des principes observés dans les systèmes biologiques.

En particulier, il explore des approches alternatives aux architectures traditionnelles de deep learning, dans le but de développer des systèmes plus efficaces, adaptatifs et capables de généraliser à de nouveaux contextes. Un thème important de ses recherches est l’incarnation, l’idée que l’intelligence émerge de l’interaction continue entre perception, action et environnement, de manière analogue à ce qui se passe chez les organismes vivants.

Parallèlement, il s'intéresse à comprendre comment les représentations internes des modèles d'intelligence artificielle se développent pendant l'apprentissage et quels mécanismes leur permettent de construire une compréhension de plus en plus abstraite et structurée du monde. Dans cette optique, une attention particulière est accordée à l'interprétabilité des modèles, considérée comme un élément fondamental non seulement pour comprendre le fonctionnement des systèmes intelligents, mais aussi pour les rendre plus transparents et fiables.