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【生物医学工程学院学术讲座】 动力学刻画的机器学习与人工智能

2024-03-06

主讲嘉宾:陈洛南

教授时间:2024年3月7日 周四上午9:00-11:00

地点:深圳大学丽湖校区A6-1008

主持人:高毅教授

报告内容简介:

本次演讲将重点介绍生物和医学人工智能应用中的一个新概念“动态数据科学”,用于研究动态过程和疾病进展,包括用于关键转变预警信号的动态网络生物标志物(DNB),用于短期时间序列预测的时空信息(STI)转换,以及用于变量间因果推理的部分交叉映射(PCM)。这些方法都是基于非线性动力学理论框架的数据驱动或无模型方法。我们展示了基于动态的数据驱动方法的原理和优势,这些方法是可解释的、可量化的和可推广的。特别是,基于动力学的数据科学方法利用了动态系统在数据方面的基本特征,例如,在分岔点附近的强波动,中心流形或吸引子的低维性,以及通过延迟嵌入定理从单个变量重建相空间,因此能够提供与传统方法(即基于统计的数据科学方法)不同或额外的信息。基于动态的数据科学方法将进一步在生物、医学以及人工智能等各个领域的系统研究中发挥重要作用。

报告嘉宾简介:

陈洛南教授,1984年华中科技大学电气工程学士学位;1988年日本东北大学系统科学硕士学位;1991年日本东北大学系统科学博士学位。1997年日本大阪产业大学副教授;2000年美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)访问教授;2002年日本大阪产业大学教授;2009年中科院生化细胞研究所研究员,中国科学院系统生物学重点实验室执行主任,国科大杭高院首席教授。中国生物信息学学会(筹)《网路生物学专业委员会》主任委员,中国生化细胞学会《分子系统生物学专业分会》主任委员,中国运筹学会《计算系统生物学分会》名誉理事长,IEEE SMC学会《系统生物学技术委员会》主席。主要从事生物信息学,非线性动力学,人工智能等研究,近年来发表300余篇期刊论文(Nature, Nature Genetics, Nature Communications, Nature Cancers, Cancer Cell, Cell Research, PNAS, NSR, PRL等)和五部专著。

撰稿:高毅 审核:倪东