关于人工智能:当生命科学遇上AI会产生怎样1＋1＞2效果

生命体中，大量的微妙数据与人类将来非亲非故，而人工智能技术的日渐成熟，使得诸多钻研畛域中数据处理、计算精度等传统问题得以解决，生命科学也正迎来数据驱动的新时代，计算机科学与生命科学的联合势不可挡。

那么，当生命科学遇上AI，会产生怎么1＋1＞2成果？

1月15日，飞桨联结百图生科带来主题为“人工智能助力生命科学新倒退”的技术交流会，本次Meetup邀请了三位行业专家，围绕人工智能技术在细胞图像数据处理、基因组数据挖掘、蛋白质构造钻研、药物合成等专题，分享人工智能技术在生物、制药等畛域的前沿利用，探讨人工智能如何赋能生命科学，助力生命科学新倒退。

流动介绍

流动工夫：1月15日 14:30

流动地点：

北京 | 中关村守业大巷百度大脑翻新核心

报名要求

从事计算机/人工智能或相干穿插方向钻研2年以上，且领有博士学位（或博士在读）；飞桨博士会成员可免审核加入。

飞桨博士会简介

飞桨博士会是由百度开源深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）发动的中国深度学习技术俱乐部，旨在打造深度学习外围开发者交换圈，成员皆为博士，且具备深度学习多年钻研和实践经验。此前飞桨博士会已举办多期线下沙龙，组织会员独特研究自然语言解决（NLP）、计算机视觉（CV）、AutoDL主动深度学习建模技术、AI+科学计算等前沿技术。

分享主题介绍

分享一：《人工智能赋能新药研发》

宋乐

百图生科首席AI科学家

讲师介绍

曾任美国佐治亚理工学院计算机学院一生传授、机器学习核心副主任，阿联酋MBZUAI机器学习系主任，蚂蚁金服深度学习团队负责人（P10）、阿里巴巴达摩院研究员，国内机器学习大会董事会成员。自2008年起，宋乐博士在CMU从事生物计算相干的钻研，利用机器学习技术对靶点开掘、药物设计获得了一系列突破性成绩，取得NeurIPS、ICML、AISTATS等次要机器学习会议的最佳论文奖。曾负责NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI等AI顶会的畛域主席，并将出任ICML 2022的大会主席，同行评议期刊JMLR、IEEE TPAMI的副主编。

议题介绍

本次分享将探讨AI如何在制药畛域发挥作用，分享包含生物制药行业面临的现状和问题、产业解决方案、生物计算畛域的研究进展、以及AI+生物制药的前沿摸索等话题。

分享二：《用计算机视觉技术了解细胞生命》

杨戈

中国科学院自动化研究所研究员

讲师介绍

杨戈博士，现任中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员，中国科学院大学人工智能学院长聘传授。毕业于清华大学、中国科学院自动化研究所，是美国明尼苏达大学双城分校机器人学博士、美国斯克利普斯研究所计算细胞生物学博士后。曾负责美国卡内基梅隆大学生物医学工程系和计算生物学系副教授。曾获美国国家科学基金晚期职业奖，国内生物医学图像会议最佳论文奖等。次要钻研方向为计算生物学与人工智能。

议题介绍

细胞是形成地球生物体的根本构造和性能单元。例如每个人体由约37万亿个细胞组成。了解细胞生命过程对于了解生命的实质和研发战败人类疾病的药物至关重要。细胞的生命过程由成千上万生物大分子之间的相互作用驱动，具备简单的时空动力学行为。计算机视觉技术在了解细胞生命过程的时空动力学行为方面施展了关键作用。通过介绍相干的代表性钻研工作，本报告将展现如何翻新计算机视觉技术了解简单细胞生命过程的外在时空法则以及如何由此驱动翻新药物的研发。

分享三：《长读长测序及其在生物医疗中的利用》

高欣

百图生科CEO生物计算参谋

兼蛋白质AI主任科学家

讲师介绍

世界驰名研究型大学沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）计算机科学系一生正传授、计算生物学核心副主任、智慧医疗核心副主任、构造和性能生物信息学课题组负责人，生物计算畛域的驰名学者。在生物信息及机器学习的顶级期刊和会议上发表论文270多篇，是超过50个美国及国内专利的第一发明人，负责畛域5个期刊的副主编、4个国内特刊的特邀总编，负责了13个国内会议的主席或独特主席、45个国内会议的（资深）程序委员会委员，并受邀成为多国的基金评审专家。他在蛋白质AI畛域实现了一系列开创性的钻研，波及蛋白质构造预测、靶点表位剖析、抗体构型等关键问题。

议题介绍

纳米孔测序作为长读长测序的代表性技术，具备便携性、长读长、及不须要PCR扩增等泛滥劣势。然而，纳米孔测序的数据处理含有一系列的技术难题，因而重大妨碍了纳米孔技术的广泛应用。在这次分享中，我将介绍咱们团队研发的端到端的纳米孔测序数据处理的计算剖析平台，以及如何用这个平台解决各个相干迷信畛域的关键性问题。

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