ML automatisé pour la conception d’ARN avec Danny Stoll

Aujourd’hui, nous sommes rejoints par Danny Stoll, assistant de recherche à l’Université de Freiburg. Depuis le lycée, Danny a été fasciné par l’apprentissage en profondeur qui est devenu un désir de rendre l’apprentissage automatique à la disposition de toute personne intéressée. Les recherches actuelles de Danny peuvent être encapsulées dans son dernier article, «Apprendre à concevoir l’ARN». La conception de molécules d’ARN est devenue de plus en plus populaire car l’ARN est responsable de la régulation du processus biologique, même lié à des maladies comme les Alzheimers et l’épilepsie. Dans cet épisode, Danny explique le processus de conception par l’ingénierie inverse et comment l’algorithme d’apprentissage en profondeur de son équipe est appliqué pour former et concevoir une séquence. Et un autre. Et un autre. Écoutez comme nous couvrons l’apprentissage du transfert, l’apprentissage multitâche, les études d’ablation, l’optimisation de l’hyperparamètre et la différence entre les approches chimiques et statistiques.