نماذج ذاتية التوجيه للحمض النووي ومعالجة التسلسل القابلة للتوسع باستخدام المحوّلات ذات الذاكرة المعززة

Wednesday, September 20, 2023

start-time 11:00 am - 12:00 pm
end-time ندوة عبر الإنترنت
إضافة إلى التقويم
thumbnail
في السنوات الأخيرة، استفاد مجال علم الجينوم إلى حدٍ كبيرٍ من التقدم المُحرز في الذكاء الاصطناعي، لا سيما قدرة تعلم الآلة على تفسير تسلسل الجينوم. فغالبًا ما تتطلب هذه التفسيرات تنفيذ تحليلات صعبة للعمليات الجزيئية المعقدة التي تجري ضمن وظائف الحمض النووي. وفي الجزء الأول من هذا الحوار، نقدّم GENA-LM، وهي مجموعة نماذج لغوية للحمض النووي قائمة على المحولات ومصممة لمعالجة تسلسل الحمض النووي وفك ترميزه. إلا أن قابلية توسع بنى هذه المحولات تطرح مجموعةً من التحديات، خاصةً من حيث التعقيد الحاسوبي الذي يتزايد مع زيادة حجم المدخلات. ويتعمق الجزء الثاني من الحوار في النهج الابتكاري الذي نتّبعه لتعزيز الذاكرة بشكل متكرر في نماذج المحولات مسبقة التدريب. فتعزز هذه الاستراتيجية قدرة النماذج على التعامل بشكلٍ مدهشٍ مع سلاسل المدخلات الطويلة – التي تصل إلى ملايين الوحدات اللغوية - مع الحفاظ على الكفاءة الحاسوبية. إذ سيؤدي ذلك إلى نتائج ملحوظة لا تقتصر على تحسين الأداء في مهام النمذجة اللغوية فحسب، بل تسلط الضوء على آمالٍ للتطبيقات التي تتطلب مقدارًا كبيرًا من الذاكرة. بالتالي، يتمحور هذا الحوار حول تعزيز الذاكرة الذي من شأنه أن يؤدي إلى زيادة قدرات النماذج التي تشبه GENA-LM، عبر توسيع مجال تطبيقها في المعلوماتية الحيوية وتسخير قوة الذكاء الاصطناعي في اكتشاف علم الجينوم.

نبذة عن المتحدث:
الدكتور ميخائيل بورتسيف هو زميل لانداو للذكاء الاصطناعي في معهد لندن. وقد درس الإلكترونيات الدقيقة في معهد موسكو لهندسة الطاقة، قبل أن يحصل على شهادة الدكتوراه في علم الحاسوب من معهد كلديش للرياضيات التطبيقية. وشغل مناصب بحثية عليا في معهد أنوخين لعلم وظائف الأعضاء الطبيعي ولاحقًا في معهد كورتشاتوف، بالإضافة إلى منصب باحث زائر في جامعة كامبريدج. وكان بورتسيف المدير العلمي لمعهد أبحاث الذكاء الاصطناعي في موسكو، كما أنشأ مختبر الشبكات العصبية والتعلم العميق وأداره في معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا. وقد طوّر هذا المعهد تحت قيادته DeepPavlov، وهو إطار مفتوح المصدر وحائز جوائز للذكاء الاصطناعي التحاوري.

يُجري الدكتور بورتسيف الأبحاث في مجال الرياضيات التي تعزز الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم المستمر والشبكات العصبية ذات الذاكرة المعززة، فضلاً عن الرياضيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

المكان

ندوة عبر الإنترنت