Tehisintellekti labor pakub lahendusi bioloogias, meditsiinis ja farmakoloogias

Graafiteoorial ja statistikal põhinevate uute masinõppetehnikate väljatöötamine eesmärgiga pakkuda vastuseid paljudele väljakutsetele arvutusbioloogia, meditsiin ja farmakoloogia, avastades mustreid ja seaduspärasusi suurtes andmehulkades, samuti integreerides erinevatest andmetest pärinevat teavet. allikatest.

See on keskne ettepanek tervisevaldkonnale suunatud tehisintellekti labori loomiseks, mille on esitanud kooli Rakendusmatemaatika Fundação Getúlio Vargases (EMAp/FGV), kelle jaoks tehisintellekt on juba "inimeste elus reaalsus". inimesed". Asutus mõistab, et „selle valdkonna uuendused piirdusid kuni viimase ajani tööstuse või tegevustega tehnoloogiad mõjutavad nüüd ühiskonda otseselt uute rakenduste avastamise ja tööriistad".

Bioloogias ja meditsiinis rakendatava masinõppe rahvusvahelise autoriteedi professor Alberto Paccanaro juhitud PaccanaroLab justkui oleks kutsub oma laboratooriumi, osalevad noored teadlased ja üliõpilased mitmest riigist, näiteks Ühendkuningriigist, Prantsusmaalt, Paraguayst, lisaks Brasiilia.

Lisaks on kogu labori töös eksperimentaalbioloogide ja kliiniliste teadlaste koostöö, kes vastutavad teadlaste väljatöötatud mudelite valideerimise eest. Selle koostöövõrgustiku kaudu tagasisidet rakenduste osas, et parandada nn ennustamisvõimet.

"Suur osa meie uuringutest keskendub eelkõige uute matemaatiliste meetodite väljatöötamisele sobib järelduste tegemiseks bioloogilistes võrkudes, tuginedes kõige värskematele õppimise tulemustele masin. Eelkõige võtavad meie väljatöötatud meetodid arvesse nii võrkude struktuuri, mis esindavad andmed, aga ka võrgustiku struktuur, mis esindab bioloogilist küsimust, millele tuleb vastata,“ selgitab Paccanaro.

Tutvuge mõne laboriuuringuga siin:

• Valkude funktsiooni ennustamine.
• Võrgumeditsiin;
• Arvutusfarmakoloogia;
• Genotüübi, fenotüübi ja keskkonna vaheliste seoste järeldamine;
• Valk-valk suuremahuliste interaktsioonivõrgustike järeldamine ja analüüs;
• Bioloogiliste protsesside analüüs koosekspressioonivõrgustikest;
• 3D genoomi analüüs;

2011. aastal loodud rakendusmatemaatika kooli eesmärk on arendada kaasaegset matemaatikat, mis on kohandatud teabe ja teadmiste ajastu väljakutsetele. Kool pakub lisaks kursustele ka rakendusmatemaatika ning andmeteaduse ja tehisintellekti bakalaureuseõppe kursusi kraadiõppesse, stimuleerides uurimis- ja arendusprojekte, samuti sise- ja välisinstitutsioonilisi partnerlusi.