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

Resumen

Explore the forefront of AI innovation with Eric Xing as he delves into the realm of digital organisms driven by artificial intelligence. Discover comprehensive foundation models designed for predicting and simulating biological processes across all scales.

Learn about the promising future of programming and manipulating biological systems, offering groundbreaking insights in the fields of Artificial Intelligence and Computer Science.

Programa

• 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

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Materias

Computer Science