Highlights der Veranstaltung
Keynote-Vorträge
Programme | Abstracts
- Prof. Dr. Andreas Raue (Lehrstuhl für Modellierung und Simulation biologischer Prozesse, Institut für Informatik, Universität Augsburg) sprach über den Einsatz von Data Science in der Arzneimittelforschung und -entwicklung. Er erläuterte die Rolle maschinellen Lernens und mechanistischer Modellierung für pharmazeutische Fortschritte und ging auf aktuelle Herausforderungen in diesem Bereich ein.
- Prof. Dr. Fabian Theis (Direktor des Helmholtz Munich Computational Health Center und Wissenschaftlicher Direktor der Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit, München) stellte innovative KI-Methoden vor, die sein Team kürzlich zur Analyse von Einzelzell-Daten entwickelte. Diese Methoden verbessern das Verständnis zellulärer Funktionen und Krankheitsmechanismen und ermöglichen die Entwicklung virtueller Zellmodelle, die die Vielfalt von Zellen unter verschiedenen Bedingungen simulieren.
- Prof. Dr. Thomas Brox (Leiter der Computer Vision Group, Institut für Informatik, Universität Freiburg) rundete den Tag mit Darlegungen zu den Prinzipien moderner KI ab. Er erläuterte, warum moderne KI-Ansätze traditionellen Methoden überlegen sind und skizzierte seine Vision zur Entwicklung von Weltmodellen, die kausale und mechanistische Prinzipien verbinden.
Projektvorstellungen
In den Projektvorträgen wurden innovative Forschungsansätze und kreative Methoden vorgestellt:
- Dr. Marcus Rosenblatt (Institut für Physik, Universität Freiburg) präsentierte seine Arbeit zur Integration von Einzelzell-Variabilität in ODE-Modelle durch L1-basiertes Lernen zelltypspezifischer Parameter.
- Dr. Florian Ingelfinger (Weizmann Institute of Science & Universitätsklinikum Freiburg) stellte CytoVI vor, ein deep generative model zur Integration von Daten aus antikörperbasierten Einzelzell-Technologien.
- Dr. Anup Kumar (Bioinformatik-Gruppe, Institut für Informatik, Universität Freiburg) präsentierte eine Methode zur Priorisierung von Biomarkern aus DNA-Methylierungsdaten mithilfe von Graph-Neuronalen Netzwerken und erklärbarer KI.
- Clemens Schächter (Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Medizinische Fakultät und Universitätsklinikum Freiburg) erläuterte seinen Ansatz zur Verbesserung der Netzwerkarchitektur-Ausrichtung und zur Spezien übergreifenden Vorhersage.
- Dr. Matthias Demant (Fraunhofer ISE, Freiburg) zeigte Anwendungen von physikbasiertem maschinellem Lernen für die Qualitätskontrolle in der Solarzellenproduktion.
Das Keynote-Programm und die Projektvorstellungen wurden durch interaktive Elemente wie Speed-Dating-Runden und Posterpräsentationen ergänzt. Diese boten über den Tag hinweg zahlreiche Gelegenheiten für Austausch und Diskussionen.
Das TRAIN Symposium stärkte die Vernetzung von KI-Forscher*innen aus verschiedenen Disziplinen und bot eine Plattform für Einblicke von renommierten Expert*innen und für das Ausloten neuer Kooperationsmöglichkeiten. Mit einschlägigen Beiträgen von Early Career Forschenden präsentierte die Veranstaltung vielversprechende neue Talente und ermutigte dazu, KI-Technologien aktiv aufzugreifen. Das abwechslungsreiche Format und der Fokus auf interdisziplinäre Forschung machten TRAIN zu einer idealen Plattform für das Voranbringen KI-bezogener Initiativen in den Lebenswissenschaften und der Oberrheinregion.
Für weitere Informationen und kommende Veranstaltungen wenden Sie sich an Dr. Clemens Kreutz und besuchen Sie unseren Veranstaltungskalender.
