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El aprendizaje profundo está revolucionando muchas áreas de la ciencia y la tecnología, particularmente en el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y la visión artificial.
En esta charla, proporcionaremos una descripción general de los últimos desarrollos de aprendizaje automático y métodos de IA y su aplicación al problema del descubrimiento y desarrollo de fármacos en el laboratorio de Isayev en CMU. Identificamos varias áreas donde los métodos existentes tienen el potencial de acelerar la investigación farmacéutica e interrumpir los enfoques más tradicionales.
Alexandra Isayev es profesor asistente en el Departamento de Química de la Universidad Carnegie Mellon. En 2008, Olexandr recibió su doctorado en química computacional. Fue investigador posdoctoral en la Universidad Case Western Reserve y científico en el laboratorio de investigación del gobierno. Durante 2016–2019 fue profesor en la Escuela de Farmacia UNC Eshelman, la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill. Olexandr recibió el "Premio a la Tecnología Emergente" de la Sociedad Química Estadounidense (ACS) y el premio de computación GPU de NVIDIA. La investigación en su laboratorio se centra en conectar la inteligencia artificial con las ciencias químicas.
Relación del ponente con IOP Publishing
Miembro del consejo editorial de Aprendizaje automático: ciencia y tecnología.
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- Cálculo informático y aprendizaje automático en radioterapia
Lunes 20 de junio, 5 p. m. BST - Integración sinérgica de aprendizaje profundo y reconstrucción basada en modelos para la generación de imágenes de TC
Martes 21 de junio, 3 p. m. BST - Incorporación del aprendizaje profundo en la tomografía computarizada de rayos X
Miércoles 22 de junio, 12 p. m. BST - Enfoque en modelos de aprendizaje automático en imágenes médicas
Jueves 23 de junio, 3 p. m. BST
El puesto Aceleración del descubrimiento de fármacos con aprendizaje automático e IA apareció por primera vez en Mundo de la física.
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