Búsqueda a través de Materiales: Generar, Emular, Simular

Resumen

Explore las ideas de Max Welling sobre la investigación de materiales a través de técnicas de generación, emulación y simulación en este coloquio MIT-Harvard sobre aplicaciones del aprendizaje automático en la investigación biomédica.

Programa de estudio

• Introducción a la investigación de materiales
Panorama de la ciencia de materiales
Importancia del aprendizaje automático en la investigación de materiales
Introducción a las contribuciones de Max Welling
• Técnicas en generación
Modelos generativos en la ciencia de materiales
Aplicaciones de GANs y VAEs en la predicción de materiales
Estudios de caso: Historias de éxito y desafíos
• Métodos de emulación
Definición e importancia en la investigación
Técnicas para la emulación basada en datos
Ejemplos de investigación biomédica
• Técnicas de simulación
Diferenciación entre simulación y emulación
Simulaciones dirigidas por ML en el análisis de materiales
Marcos computacionales y herramientas
• Integración de métodos
Combinación de generación, emulación y simulación
Enfoques multimodales en investigación
Herramientas para una integración efectiva
• Aplicaciones en la investigación biomédica
Estudios de caso destacando aplicaciones prácticas
Desafíos y direcciones futuras
• Implicaciones éticas y sociales
Impacto de la IA y ML en la investigación de materiales
Abordando preocupaciones éticas
• Conclusión y perspectivas futuras
Resumen de ideas clave
Tendencias futuras en la investigación de materiales impulsada por IA
• Evaluación del curso y retroalimentación
Criterios de evaluación
Mejora continua a través de la retroalimentación

Asignaturas

Ciencias de la Computación