报告题目：动力学刻画的计算系统生物学及AI应用
报告时间：2024年05月27日（周一） 14：00
报告地点：3号楼6楼会议室
报告人：陈洛南 研究员
邀请人：帅建伟 研究员
简介：华中科技大学电气工程学士学位；日本东北大学系统科学硕士学位；日本东北大学系统科学博士学位。1997年日本大阪产业大学副教授；2000年美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)访问教授；2002年日本大阪产业大学教授；2009年中科院生化细胞研究所研究员，中国科学院系统生物学重点实验室执行主任，国科大杭高院首席教授。中国生物信息学学会《网路生物学专业委员会》主任委员，中国生化细胞学会《分子系统生物学专业分会》主任委员，中国运筹学会《计算系统生物学分会》名誉理事长，IEEE SMC学会《系统生物学技术委员会》主席。主要从事生物信息学,非线性动力学，人工智能等研究，近年来发表300余篇期刊论文(Nature, Nature Genetics, Nature Communications, Nature Cancers, Cancer Cell, Cell Research, PNAS, NSR, PRL等)和五部专著。
摘要：高通量组学技术的兴起为研究包括复杂疾病研究等提供了大数据的支持，这些不同来源、不同层面、不同尺度的数据组成生物医学等的多元异质大数据，具有很强的时空动态性。这些特性使得我们迫切需要研究数据时空特性的动力学分析理论和系统科学及AI方法，如基于动力系统的临界点预警方法、基于吸引子低维特性的时间序列预测理论、基于嵌入理论的因果关系推断算法、基于深度学习的非线性数据融合方法等。这些基于动力学的数据科学新理论与系统科学新方法能够帮助理解和预测复杂系统的动态发展，有助于分析复杂动态过程和机制，加速包括生物医学及人工智能等研究领域的步伐。这些方法和理论可广泛应用于癌症转移与复发，公共卫生实时监测、亚健康状态预警、时间序列预测、AI研究等方面，对动力学和系统科学驱动的数据科学理论和算法发展有重要的推动作用。
上一篇： Accurate Prediction of Ice Nucleation on Graphene Oxide Surfaces Using Supervised Machine Learning
下一篇： 融合生命智能主题青年学术报告
