Hacia organismos digitales impulsados por IA: modelos fundamentales multiescala para predecir, simular y programar la biología en todos los niveles

Resumen

Sumérgete en la exploración de Eric Xing sobre organismos digitales impulsados por inteligencia artificial, modelos de base para predecir y simular biología a todas las escalas, y el futuro de la programación de sistemas biológicos.

Programa de estudio

• Introducción a los Organismos Digitales Impulsados por IA
Resumen de Organismos Digitales
Contexto Histórico y Avances en IA y Biología
Conceptos Clave: Modelado Multiescala y Modelos Fundamentales
• Modelos Fundamentales de IA en Biología
Definición y Tipos de Modelos Fundamentales
Aplicación de Modelos Fundamentales en Investigación Biológica
Estudios de Caso e Investigación Actual
• Modelos Predictivos para Sistemas Biológicos
Introducción al Modelado Predictivo en Biología
Técnicas para Modelar Procesos Biológicos Complejos
Desafíos y Oportunidades
• Simulación de Sistemas Biológicos
Herramientas y Técnicas para Simular Procesos Biológicos
Ejemplos de Simulaciones Biológicas a Diferentes Escalas
Limitaciones y Direcciones Futuras
• Programación de Sistemas Biológicos
Resumen de Biología Sintética e Ingeniería Biológica
Lenguajes de Programación y Marcos para Biología
Consideraciones Éticas en la Programación de Vida
• Técnicas de Modelado Multiescala
Introducción al Modelado Multiescala
Integración de Datos a Través de Escalas Biológicas
Estudios de Caso: Desde el Nivel Molecular hasta el de Organismos
• Futuro de la IA en los Sistemas Biológicos
Tendencias Emergentes y Perspectivas Futuras
El Papel de la IA en la Medicina Personalizada y la Biotecnología
Impactos Potenciales en la Sociedad y el Medio Ambiente
• Talleres Prácticos
Sesiones Prácticas con Conjuntos de Datos Biológicos
Experimentación con Herramientas de Simulación y Predicción
Aprendizaje Basado en Proyectos: Diseñar un Organismo Digital
• Proyecto Final
Desarrollar una Propuesta para un Modelo o Simulación Impulsado por IA
Presentaciones y Revisión por Pares
Retroalimentación y Evaluación
• Conclusión y Cierre del Curso
Puntos Clave y Lecciones Aprendidas
Discusión sobre Direcciones Futuras de Investigación
Comentarios de Cierre y Oportunidades de Networking

Asignaturas

Ciencias de la Computación