С 26 по 28 ноября в Сочи проходил V Конгресс молодых учёных. Одним из центральных событий деловой программы Конгресса стала сессия «Трансформационные достижения в области искусственного интеллекта: формирование будущего науки, исследований и образования», собравшая ведущих экспертов в сфере цифровых технологий и ИИ.
О том, как ИИ трансформирует повседневную научную работу в области биомедицинских исследований, и каковы наиболее перспективные направления применения ИИ в этой сфере рассказал Андрей Головин, профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, старший научный сотрудник Центра И И МГУ.
Центр ИИ МГУ активно развивает методы интеграции ИИ в научные процессы биомедицинских исследований, например таких как молекулярное моделирование и геномика. Учёные Центра работают в рамках направлений:
🔹модели глубокого обучения для изучения состояния клеток
🔹гибридный ИИ и диффузионные генеративные модели для разработки новых белков с заданными функциями
🔹нейросетевые модели для дизайна химических соединений.
В рамках дискуссии участники затронули ключевые вызовы интеграции ИИ в международное научное сообщество, обсудили подготовку специалистов и перспективы внедрения ИИ в структурную биологию, молекулярное моделирование и образовательные процессы. Особое внимание уделили анализу и применению языковых моделей в геномике, обсудили роль ИИ в патентном анализе и разработке новых лекарственных средств, а также возможные риски и пути их минимизации.
О том, как ИИ трансформирует повседневную научную работу в области биомедицинских исследований, и каковы наиболее перспективные направления применения ИИ в этой сфере рассказал Андрей Головин, профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, старший научный сотрудник Центра И И МГУ.
Центр ИИ МГУ активно развивает методы интеграции ИИ в научные процессы биомедицинских исследований, например таких как молекулярное моделирование и геномика. Учёные Центра работают в рамках направлений:
🔹модели глубокого обучения для изучения состояния клеток
🔹гибридный ИИ и диффузионные генеративные модели для разработки новых белков с заданными функциями
🔹нейросетевые модели для дизайна химических соединений.
В рамках дискуссии участники затронули ключевые вызовы интеграции ИИ в международное научное сообщество, обсудили подготовку специалистов и перспективы внедрения ИИ в структурную биологию, молекулярное моделирование и образовательные процессы. Особое внимание уделили анализу и применению языковых моделей в геномике, обсудили роль ИИ в патентном анализе и разработке новых лекарственных средств, а также возможные риски и пути их минимизации.