Школа по ML в биоинформатике: «отличная возможность для нетворкинга и изучения нового материала»
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел ежегодную летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике, слушателями которой стали более 300 человек из разных университетов, институтов и организаций. Всего на событие зарегистрировались более 800 человек. Трехдневная программа включала в себя лекции и семинары.
В первый день участники могли узнать, откуда берется генетическое разнообразие, как большие языковые модели применяются в геномике и как такие модели создаются в биоинформатике. Во второй день школы спикеры рассказывали о биоинформатике в ДНК-тестированиях и о том, как она помогает выявлять заболевания, а также о вычислительных предсказаниях эффектов мутаций. В завершающий день поговорили о генеративных моделях в белковом дизайне и использовании белковой языковой модели для поиска B-клеточных эпитопов.
Спикерами выступили преподаватели и исследователи Международной лаборатории биоинформатики и Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики ФКН ВШЭ, представители факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, а также МФТИ, AIRI, Genotek.
Слушатели и спикеры поделились впечатлениями от участия в летней школе и рассказали о своей сфере интересов в биоинформатике.
Мария Попцова, главный организатор школы, заведующая Международной лабораторией биоинформатики ФКН, академический руководитель магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине»
— Эволюция архитектур нейросетевого глубинного обучения идет стремительными темпами. Речь о больших языковых и генеративных диффузионных моделях. В таком же темпе, с небольшим запозданием, происходит адаптация этих моделей к задачам биоинформатики.
На школе у нас получилось показать развитие двух направлений: применения больших языковых моделей к анализу геномов и белков, а также использования генеративных диффузионных моделей к генерации белковых минибайндеров — нового поколения лекарств.
Также мы гордимся тем, что в качестве лекторов удалось привлечь ведущих специалистов области.
Александр Ракитько, директор по науке Genotek
— Я уже не в первый раз участвую в летней школе по ML в биоинформатике, поэтому заранее был уверен, что все сложится. Быстро удалось наладить контакт с участниками, и почти сразу лекция превратилась в дискуссию. Время пролетело незаметно. Слушателям было интересно узнать о современных ДНК-тестах. Помимо лекции прошли и практические занятия. Удивлен, но некоторые ребята продолжили работать и делиться результатами уже после их завершения.
В мире больших данных легко оторваться от реальности и затеряться среди бесконечных нулей и единиц. Мне хотелось показать, что при определенных навыках и усердии можно достичь переднего края науки и решать задачи, которые важны и полезны людям.
Порадовала разнопрофильность участников школы: биологи с медиками, программисты, были и ребята, достигшие успехов в биоинформатике. Это важно, ведь, кроме сильного состава преподавателей и интересных лекций, весьма ценны знакомства и совместная работа с другими участниками. В такой среде рождаются стартапы и многолетние коллаборации.
Я бы хотел пожелать участникам школы использовать полученные знания как ориентир для выбора будущей профессии. Конечно, не все из них станут биоинформатиками. Но надеюсь, многие будут вспоминать школу как хороший и полезный опыт.
Дмитрий Пензар, преподаватель факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, научный сотрудник AIRI
— Я занимаюсь машинным обучением в регуляторной геномике уже семь лет и на летней школе хотел погрузить участников в эту область. Перспективы у сферы огромные — без успехов в ней о доступной персонализированной медицине можно забыть. При этом из-за ИИ-хайпа и не до конца честных статей невозможно самостоятельно понять, какие задачи в области решены.
Если коротко — нормально решенных задач нет. Особенно если ставить планки вида AlphaFold2. Любые разумные требования геномными моделями выполняются плохо. Но отсутствие решения — это не плохо, а, наоборот, хорошо, ведь есть возможность быть именно тем, кто это решение найдет.
На лекции мы обсудили, как нам могут помочь ДНК-языковые модели, одноклеточные данные, персонифицированные геномы и то, на чем я фокусировался в ходе докторантуры, — массовые параллельные эксперименты с репортерами. Также на примере архитектуры LegNet от нашей лаборатории мы обсудили, каким деталям стоит уделять внимание при решении биологических задач.
Любая область науки требует уважения к себе. Ошибка многих специалистов по машинному обучению, приходящих в ML в биологии, — наплевательское отношение к биологии. Ошибка биологов — восприятие машинного обучения как готового инструмента, который надо взять наугад из чьей-то статьи и запустить, не пытаясь разобраться.
Если хочется делать хорошую работу в нашей области, надо быть внимательным и к биологическим, и к ML-мелочам.
Дмитрий Умеренков, AIRI
— Приятно пообщаться с таким количеством молодых и увлеченных студентов. Огромное спасибо организаторам за предоставленную возможность.
В дополнение к нашей лекции мы подготовили практическое задание для участников, предложили им оценить качество двух реальных вакцин от COVID-19, чтобы наглядно продемонстрировать важность и ответственность задач, стоящих сегодня перед биоинформатиками.
Желаю участникам активнее вовлекаться в проекты, которые их действительно интересуют.
Марк Мирный, студент 4-го курса бакалавриата Института биологии и биотехнологии ВятГУ
— Было интересно поучаствовать в летней школе. Мне как «мокрому» биологу (ученый, работающий в лаборатории с реактивами. — Ред.) многое было непонятно, но ведущие секций отвечали на все интересующие вопросы. Эта школа — отличная возможность для нетворкинга и изучения нового материала. Надеюсь, смогу принять участие в следующем году.
Александра Кривицкая, младший научный сотрудник группы молекулярного моделирования федерального исследовательского центра «Фундаментальные основы биотехнологии» РАН
— Я считаю, что эта школа полезна как начинающим специалистам, так и состоявшимся специалистам из других областей. Первые получают необходимые вводные материалы для дальнейшей работы, вторые — информацию, чтобы иметь представление о развитии смежной области знаний. Для меня школа оказалась очень полезной. Большое спасибо за организацию такого мероприятия!
Евгений Бойко, студент 2-го курса ОП «Программная инженерия» ФКН
— Биоинформатика мне интересна как сочетание ML-технологий с генетикой, которое еще и имеет прикладной характер.
Больше всего мне понравился последний день школы, так как спикеры не только хорошо провели лекции, но и дали попрактиковаться. Интересная практическая часть была у Александра Ракитько: там и покодить дали возможность, и поработать с биологическими базами.
В будущем хотелось бы, чтобы на школе организовали больше разной практики. Мне кажется, это еще сильнее вовлекло бы слушателей в процесс.
Робот Гэри рекомендует
Мы создали робота Гэри и назвали его в честь Гэри Селдона, умеющего предсказывать будущее персонажа писателя-фантаста Айзека Азимова. В его основе модель машинного обучения. Она подбирает новости исходя из поведенческих метрик пользователей на портале Вышки.
Не волнуйтесь, мы не собираем для этого персональные данные.
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации). Подробнее…
«Вместо компьютерных игр изучайте математику, комбинаторику, числа Каталана»
19 ноября, 2024 г.
Как обеспечить себе место в магистратуре НИУ ВШЭ заранее
13 ноября, 2024 г.
НИУ ВШЭ открывает прием заявок на юбилейную Ясинскую конференцию
18 ноября, 2024 г.
Путь девушек в IT: исследование Яндекс Образования и НИУ ВШЭ
21 ноября, 2024 г.
Вам также может быть интересно:
Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
«Наша система позволяет предотвращать сбои в работе центров обработки данных»
Студент первого курса магистерской программы «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте» Константин Балцат с командой единомышленников разработали систему прогнозирования отказов жестких дисков на основе машинного обучения. С этим проектом они второй год подряд входят в число лучших на хакатоне «Цифровой прорыв». «Вышка.Главное» побеседовала с Константином о разработках инноваций и учебе в университете.
НИУ ВШЭ и ПСБ провели хакатон по ИИ для студентов ведущих вузов страны
В конце сентября онлайн-кампус НИУ ВШЭ и ПСБ организовали хакатон для студентов, которые увлекаются анализом данных, визуализацией и машинным обучением, а также студентов креативных индустрий. На хакатон зарегистрировалось 620 человек, приняло участие 428 человек из разных регионов РФ. За первое место боролись студенты лучших российских университетов, а также учащиеся из других государств. Победителями турнира стала команда из Вышки.
«В третий раз соберем на площадке ВШЭ лучших ученых и исследователей ИИ в России»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Центр ИИ 25–26 октября в Москве организуют конференцию Fall into ML 2024. Главной темой ежегодного мероприятия станут перспективы развития фундаментального искусственного интеллекта. Титульным партнером конференции выступит Сбер.
От секвенирования к разработке кардиопанели: как прошла летняя школа по кардиогенетике
С 19 по 29 августа Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ совместно с Институтом аналитического приборостроения РАН, Институтом спектроскопии РАН и компанией «Синтол» провел летнюю школу «Кардиогенетика: от секвенирования к разработке кардиопанели». Школа проводилась в рамках Федеральной научно-технической программы развития генетических технологий на 2019–2027 годы (проект 15.ИП.21.0004).
Летняя школа по аналитике и Data Science в НИУ ВШЭ собрала более 400 слушателей
В конце августа в Центре культур Вышки прошла Летняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук. Более 400 участников слушали выступления спикеров из «Яндекса», Ozon, X5 Group, VK, МТС, «Авито», Альфа-Банка, «Купера», ecom.tech, Wildberries, «Вкусно — и точка», «Эйч», а также сотрудников ФКН.
Курсы по возобновляемой энергии, кунг-фу и китайскому языку: что еще студенты Вышки изучали на летних школах вузов КНР
24 студента бакалавриата и магистратуры Международного института экономики и финансов НИУ ВШЭ на каникулах побывали в Китае, где приняли участие в летних школах ведущих университетов. Учебные заведения предоставили десятки разнообразных курсов на выбор: от экономики и права до танцев и спорта. Сегодня студенты делятся впечатлениями от обучения и поездки.
Genotek стал партнером магистерской программы ВШЭ «Анализ данных в биологии и медицине»
В сентябре 2024 года сотрудники медико-генетического центра Genotek выступят преподавателями и руководителями курсовых работ и магистерских диссертаций на программе «Анализ данных в биологии и медицине» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Экспертиза компании в анализе BigData и биоинформатической обработке данных секвенирования позволила переработать учебный план программы с учетом современных методов анализа данных в биологии и медицине.
«Это незабываемые впечатления, я сохраню их навсегда»: как проходит Международная летняя школа Питерской Вышки
Международная летняя школа Питерской Вышки в самом разгаре — именно сейчас зарубежные студенты из 12 стран активно посещают лекции и наслаждаются культурной программой. Поговорили с некоторыми из них о самых ярких впечатлениях.