Laboratorij za umetno inteligenco predlaga rešitve v biologiji, medicini in farmakologiji

Razvoj novih tehnik strojnega učenja, ki temeljijo na 'teoriji grafov' in statistiki, z namenom ponuditi odgovore na številne izzive na področjih računalniško biologijo, medicino in farmakologijo z odkrivanjem vzorcev in zakonitosti v velikih količinah podatkov ter integracijo informacij iz različnih viri.

To je osrednji predlog za ustanovitev Laboratorija za umetno inteligenco – namenjenega zdravstvenemu področju – s strani šole za Uporabna matematika pri Fundação Getúlio Vargas (EMAp/FGV), za katerega je umetna inteligenca že »resničnost v življenjih ljudi«. ljudje". Institucija razume, da so »inovacije na tem področju, do nedavnega omejene na industrijo ali dejavnosti tehnologije zdaj neposredno vplivajo na družbo z odkrivanjem novih aplikacij in orodja«.

PaccanaroLab, ki ga vodi profesor Alberto Paccanaro, mednarodna avtoriteta za strojno učenje, ki se uporablja za biologijo in medicino, kot da imenuje svoj laboratorij, sodelujejo mladi raziskovalci in študenti iz več držav, kot so Velika Britanija, Francija, Paragvaj, poleg Brazilija.

Poleg tega pri celotnem delu laboratorija sodelujejo eksperimentalni biologi in klinični znanstveniki, odgovorni za validacijo modelov, ki so jih razvili raziskovalci. Preko tega sodelovalnega omrežja, povratne informacije na aplikacijah, da bi izboljšali tako imenovane „moči napovedovanja“.

»Velik del naših raziskav se osredotoča predvsem na razvoj novih matematičnih metod primeren za sklepanje v bioloških omrežjih, ki temelji na najnovejših rezultatih učenja o stroj. Zlasti metode, ki jih razvijamo, upoštevajo strukturo omrežij, ki predstavljajo podatke, kot tudi strukturo omrežja, ki predstavlja biološko vprašanje, na katerega je treba odgovoriti,« pojasnjuje Paccanaro.

Oglejte si nekaj laboratorijskih študij tukaj:

• Napovedovanje delovanja beljakovin.
• mrežna medicina;
• Računalniška farmakologija;
• Sklepanje o odnosih med genotipom, fenotipom in okoljem;
• Sklepanje in analiza velikih mrež interakcij protein-protein;
• Analiza bioloških procesov iz koekspresijskih mrež;
• 3D analiza genoma;

Leta 2011 ustanovljena Šola uporabne matematike želi razvijati sodobno matematiko, prilagojeno izzivom informacijske dobe znanja. Šola ponuja dodiplomske tečaje uporabne matematike ter znanosti o podatkih in umetne inteligence poleg tečajev podiplomskega študija, spodbujanje raziskovalnih in razvojnih projektov ter notranjih in zunanjih institucionalnih partnerstev.