Лабораторія штучного інтелекту пропонує рішення в біології, медицині та фармакології

Розробка нових методів машинного навчання на основі «теорії графів» і статистики з метою надання відповідей на багато проблем у сферах обчислювальної біології, медицини та фармакології шляхом виявлення закономірностей і закономірностей у великих обсягах даних, а також інтеграції інформації з різних джерела.

Це центральна пропозиція щодо створення лабораторії штучного інтелекту, спрямованої на сферу здоров’я, Школою ім. Прикладна математика у Fundação Getúlio Vargas (EMAp/FGV), для якого штучний інтелект уже є «реальністю в житті людей». Люди". Установа розуміє, що «інновації в цій сфері донедавна обмежувалися галуззю чи діяльністю технології, тепер безпосередньо впливають на суспільство через відкриття нових застосувань і інструменти».

Лабораторія Paccanaro під керівництвом професора Альберто Пакканаро, міжнародного авторитету в області машинного навчання в біології та медицині, ніби називає свою лабораторію, в якій беруть участь молоді дослідники та студенти з кількох країн, таких як Велика Британія, Франція, Парагвай, а також Бразилія.

Крім того, у всій роботі лабораторії співпрацюють біологи-експериментатори та вчені-клініки, відповідальні за перевірку моделей, розроблених дослідниками. Через цю спільну мережу, відгуки на додатки, щоб покращити так звані «передбачувані можливості».

«Більшість наших досліджень зосереджено на розробці нових математичних методів підходить для створення висновків у біологічних мережах на основі останніх результатів вивчення машина. Зокрема, методи, які ми розробляємо, враховують як структуру мереж, які представляють дані, а також структуру мережі, яка представляє біологічне питання, на яке потрібно відповісти», – пояснює Пакканаро.

Перегляньте деякі лабораторні дослідження тут:

• Прогнозування функції білків.
• мережева медицина;
• обчислювальна фармакологія;
• Висновок про зв'язки між генотипом, фенотипом і середовищем;
• Висновки та аналіз великомасштабних мереж білок-білкової взаємодії;
• Аналіз біологічних процесів з коекспресійних мереж;
• 3D-аналіз геному;

Створена в 2011 році Школа прикладної математики спрямована на розвиток сучасної математики, адаптованої до викликів епохи інформації та знань. Школа пропонує курси бакалаврату з прикладної математики та науки про дані та штучного інтелекту на додаток до курсів аспірантури, стимулюючи дослідницькі та дослідницькі проекти, а також внутрішні та зовнішні інституційні партнерства.