Dr. Lehotzky Attila - MTA TTK, Enzimológiai Intézet, Magyarország

Cím: Ravaszság, okosság és más szintek a biológiai rendszerekben (neuronális hálózatok, gépi mély tanulás)
Absztrakt: A mesterséges intelligenciát eredetileg a gépek önjavító és önszervező képességeként definiálják. Manapság a fogalmat sokkal tágabb értelemben használják. Genomvizsgálatokban óriási adatterhelés (4 milliárd alappár egy emberi genomban, személyre szabottan néhány százezer egyes nukleotid-polimorpizmus (SNP)) jóval meghaladja azokat a számokat és kapcsolatokat, amelyeket az emberi agy képes kezelni. A megadott számítógépek és szoftver nyelvek segítenek összehasonlítani Különböző szintek genomikus adatai a személyre szabott gyógyszerek létrehozásának lehetősége érdekében. E célok érdekében a gépi mély tanulást és a neurológiai tanulást, mint számítógépes technikát alkalmazzák a genomi adathalmazok összehasonlítására és egy adott egészségi állapot, például az SNP készletek leírására. Gral még nem érte el, a genotípus-fenotípus kapcsolat és a személyre szabott betegségértékelés (az adott betegség valószínűsége az ember számára) koncepciója szoros horizonton van, mivel a módszerek, szolgáltatások és technikák intelligens rendszereket fejlesztenek és hoznak létre a genomtudományok számára. Ezenkívül a környezet átmeneti hatásait a genomra és a betegség állapotára értékelni tudták ezek az újonnan kifejlesztett intelligens vkinek epigenomikus változásokat megcélzó szárak. A generált eredmények már növelik a tudomány és az emberi egészségügy fejlődését.

 

nyomtatás