生命體中，大量的奇妙數據與人類未來息息相關，而人工智能技術的日漸成熟，使得諸多研究領域中數據處理、計算精度等傳統問題得以解決，生命科學也正迎來數據驅動的新時代，計算機科學與生命科學的結合勢不可擋。

那么，當生命科學遇上AI，會產生怎樣1＋1＞2效果？

1月15日，飛槳聯合百圖生科帶來主題為“人工智能助力生命科學新發展”的技術交流會，本次交流會邀請了三位致力于研究人工智能技術在細胞圖像數據處理、基因組數據挖掘、蛋白質結構研究、藥物合成等領域的技術專家，圍繞人工智能技術在生物、制藥等領域的應用展開一場前沿討論，探討人工智能如何賦能生命科學，如何更好的助力生命科學新發展。

活動介紹

活動時間

1月15日 14:30

活動地點

北京 | 中關村創業大街百度大腦創新中心

報名要求

從事人工智能相關方向研究3年以上經驗，博士學歷（含博士在讀），飛槳博士會成員可免審核參加。

分享主題介紹

01

人工智能賦能新藥研發

宋樂

百圖生科首席AI科學家

講師介紹：

曾任美國佐治亞理工學院計算機學院終身教授、機器學習中心副主任，阿聯酋MBZUAI機器學習系主任，螞蟻金服深度學習團隊負責人（P10）、阿里巴巴達摩院研究員，國際機器學習大會董事會成員。自2008年起，宋樂博士在CMU從事生物計算相關的研究，利用機器學習技術對靶點挖掘、藥物設計取得了一系列突破性成果，獲得NeurIPS、ICML、AISTATS等主要機器學習會議的最佳論文獎。曾擔任NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI等AI頂會的領域主席，并將出任ICML 2022的大會主席，同行評議期刊JMLR、IEEE TPAMI的副主編。

議題介紹：

本次分享將探討AI如何在制藥領域發揮作用，分享包括生物制藥行業面臨的現狀和問題、產業解決方案、生物計算領域的研究進展、以及AI+生物制藥的前沿探索等話題。

02

用計算機視覺技術理解細胞生命

楊戈

中國科學院自動化研究所研究員

講師介紹：

楊戈博士，現任中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室研究員，中國科學院大學人工智能學院長聘教授。畢業于清華大學、中國科學院自動化研究所，是美國明尼蘇達大學雙城分校機器人學博士、美國斯克利普斯研究所計算細胞生物學博士后。曾擔任美國卡內基梅隆大學生物醫學工程系和計算生物學系副教授。曾獲美國國家科學基金早期職業獎，國際生物醫學圖像會議最佳論文獎等。主要研究方向為計算生物學與人工智能。

議題介紹：

細胞是構成地球生物體的基本結構和功能單元。例如每個人體由約37萬億個細胞組成。理解細胞生命過程對于理解生命的本質和研發戰勝人類疾病的藥物至關重要。細胞的生命過程由成千上萬生物大分子之間的相互作用驅動，具有復雜的時空動力學行為。計算機視覺技術在理解細胞生命過程的時空動力學行為方面發揮了關鍵作用。通過介紹相關的代表性研究工作，本報告將展示如何創新計算機視覺技術理解復雜細胞生命過程的內在時空規律以及如何由此驅動創新藥物的研發。

03

長讀長測序及其在生物醫療中的應用

高欣

百圖生科CEO生物計算顧問

兼蛋白質AI主任科學家

講師介紹：

世界著名研究型大學沙特阿卜杜拉國王科技大學（KAUST）計算機科學系終身正教授、計算生物學中心副主任、智慧醫療中心副主任、結構和功能生物信息學課題組負責人，生物計算領域的著名學者。在生物信息及機器學習的頂級期刊和會議上發表論文270多篇，是超過50個美國及國際專利的第一發明人，擔任領域5個期刊的副主編、4個國際特刊的特邀總編，擔任了13個國際會議的主席或共同主席、45個國際會議的（資深）程序委員會委員，并受邀成為多國的基金評審專家。他在蛋白質AI領域完成了一系列開創性的研究，涉及蛋白質結構預測、靶點表位分析、抗體構型等關鍵問題。

議題介紹：

納米孔測序作為長讀長測序的代表性技術，具有便攜性、長讀長、及不需要PCR擴增等眾多優勢。但是，納米孔測序的數據處理含有一系列的技術難題，因此嚴重阻礙了納米孔技術的廣泛應用。在這次分享中，我將介紹我們團隊研發的端到端的納米孔測序數據處理的計算分析平臺，以及如何用這個平臺解決各個相關科學領域的關鍵性問題。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能助力生命科学新发展 | 飞桨博士会第十一期的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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