Развој нових техника машинског учења, заснованих на 'теорији графова' и статистике, са циљем да се понуде одговори на многе изазове у областима компјутерску биологију, медицину и фармакологију, кроз откривање образаца и законитости у великим количинама података, као и интеграцију информација из различитих извори.
Ово је централни предлог за стварање Лабораторије за вештачку интелигенцију – намењену здравству – од стране Школе Примењена математика на Фундацао Гетулио Варгас (ЕМАп/ФГВ), за кога је вештачка интелигенција већ „реалност у животима људи“. људи". Институција схвата да су „иновације у овој области донедавно биле ограничене на индустрију или делатност технологије, сада директно утичу на друштво, кроз откривање нових апликација и алата“.
види више
Наставник математике одушевљава интернет ставом да помогне...
Погледајте како да снимите невероватне слике пуног месеца својом камером…
На челу са професором Албертом Паканаром, међународним ауторитетом за машинско учење примењено на биологију и медицину, ПаццанароЛаб, као да зове своју лабораторију, има учешће младих истраживача и студената из више земаља, попут Уједињеног Краљевства, Француске, Парагваја, поред Бразил.
Поред тога, сав рад лабораторије има сарадњу експерименталних биолога и клиничких научника, одговорних за валидацију модела које су развили истраживачи. Кроз ову сарадничку мрежу, повратне информације на апликацијама, како би се побољшале такозване 'предвидљиве моћи'.
„Велики део наших истраживања фокусира се посебно на развој нових математичких метода погодан за доношење закључака у биолошким мрежама, на основу најновијих резултата учења о машина. Посебно, методе које развијамо узимају у обзир и структуру мрежа које представљају податке, као и структуру мреже која представља биолошко питање на које треба одговорити“, објашњава Паканаро.
Погледајте неке лабораторијске студије овде:
Основана 2011. године, Школа примењене математике има за циљ да развије савремену математику, прилагођену изазовима ере информација и знања. Школа нуди додипломске курсеве из примењене математике и науке о подацима и вештачке интелигенције, поред курсева постдипломских студија, стимулисање истраживачких и развојних пројеката, као и интерна и екстерна институционална партнерства.
