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Inicio 4 June 2026 18:27

Fin 4 June 2026

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Búsqueda a través de Materiales: Generar, Emular, Simular

Únete a una sesión fascinante con Max Welling mientras explora las técnicas de vanguardia de generación, emulación y simulación para la investigación de materiales. Este coloquio MIT-Harvard presenta una fusión de aplicaciones de aprendizaje automático preparadas para revolucionar la investigación biomédica. Participa con pensamientos pio.
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Resumen

Join a captivating session with Max Welling as he delves into the cutting-edge techniques of generation, emulation, and simulation for materials research. This MIT-Harvard colloquium presents a fusion of machine learning applications poised to revolutionize biomedical research.

Engage with pioneering thoughts and understand the intersection of artificial intelligence and computer science, tailored for professionals and enthusiasts seeking to expand their horizons in the field.

Whether you're a seasoned researcher or new to the terrain of AI, this colloquium promises valuable insights that inspire and inform. Hosted on YouTube, the session is part of a series dedicated to advancing knowledge in Artificial Intelligence and Computer Science courses, aimed at fueling innovation and fostering collaboration within the scientific community.

Programa

  • 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

Materias

Computer Science