Apprentissage multimodal pour cartographier la dynamique génotype-phénotype Contexte La relation complexe entre le génotype et le phénotype a toujours été une question centrale en biologie. Le génotype fait référence à l’information génétique d’un organisme, tandis que le phénotype est la manifestation de cette information génétique dans un environ...

Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage profond a réalisé des progrès significatifs dans des tâches complexes. Cependant, le succès de l’apprentissage profond dépend largement de grandes quantités de données annotées, et le processus d’annotation des données est non seulement chronophage e...

L’apprentissage automatique au service de la chimie quantique : Prédiction des structures électroniques moléculaires avec une précision approchant celle des méthodes de cluster couplé Contexte académique En physique, chimie et science des matériaux, les méthodes de calcul jouent un rôle clé pour révéler les mécanismes sous-jacents des phénomènes ph...

Rapport de recherche sur l’algorithme de transfert de style spatio-temporel pour la génération de stimuli visuels dynamiques Contexte académique L’encodage et le traitement des informations visuelles ont toujours été des domaines de recherche importants en neurosciences et en sciences de la vision. Avec le développement rapide des techniques d’appr...

Une étude sur la randomisation des réseaux pondérés basée sur l’algorithme de recuit simulé Contexte Dans le domaine des neurosciences, le connectomique (connectomics) est une branche importante de l’étude de la structure et de la fonction des réseaux neuronaux du cerveau. Avec le développement des techniques d’imagerie modernes, les chercheurs peu...

Introduction Ces dernières années, l’utilisation de méthodes numériques pour résoudre les équations aux dérivées partielles (Partial Differential Equations, PDEs) a joué un rôle crucial dans divers domaines tels que l’ingénierie et la médecine. Ces méthodes ont montré des résultats significatifs dans des applications telles que l’optimisation topol...

Prédiction et analyse complète de l’essentialité des protéines humaines basée sur un modèle de langage pré-entraîné Contexte académique Les protéines essentielles humaines (Human Essential Proteins, HEPs) sont cruciales pour la survie et le développement des individus. Cependant, les méthodes expérimentales pour identifier les HEPs sont souvent coû...

Application du Deep Learning à la génération de ligands ciblant des protéines : Proposition et validation du cadre DeepBlock Contexte et problèmes de recherche Dans le processus de découverte de médicaments, la recherche de molécules ligandes capables de se lier à des protéines spécifiques reste un objectif central. Cependant, les méthodes actuelle...

Résolution de l’équation de Schrödinger à N corps avec application forcée de la symétrie de spin via un réseau de neurones profond : une percée méthodologique Dans le domaine de la physique quantique et de la chimie quantique, la description des systèmes électroniques à N corps reste un sujet central mais extrêmement complexe. La caractérisation pr...

Prédire l’émergence de cristaux à partir de précurseurs amorphes : l’apprentissage profond révolutionne la science des matériaux Introduction Le processus de cristallisation à partir de matériaux amorphes revêt une importance majeure dans la nature et en laboratoire. Ce phénomène est omniprésent, allant des processus géologiques aux processus biolo...