生物材料科学创新研讨会

生物材料设计与发展的机器学习与人工智能

10月19日2021年
11:00 AM EDT.

机器学习(ML)和人工智能(AI)在化学和材料领域方面是转型性的,其中大型数据集具有或可以产生。但是,当数据稀缺和昂贵时,就像生物材料设计一样,计算建模有限。计算机辅助设计的生物材料经常依赖于AB Initio.建模(例如,分子动态),其不需要数据但不能预测诸如生物材料,光学性质或的复杂性质,或者体外体内行为或疗效。因此,与实验试验和误差相结合的人类直觉通常是新生物材料设计的最新性。这些发育生物材料的传统方法是昂贵的且艰苦的,并且在临床实践中显着减缓了新的生物医学设备的翻译。为了解决这种障碍,创新方法包括使用ML和AI设计,具有(生物)材料基因组的长期目标。该网络研讨会将概述ML和AI的更广泛的领域以及计算机学习,建模和仿真中的计算能力与计算机学习,建模和仿真中的创新的进步是使人工智能彻底改变生物材料的设计和开发。

程序

  • 学习控制AI模型加速交付
    帕耶尔达斯,IBM Research,AI Science,Thomas K. Watson Research Center

  • 具有机器学习引导自动化的纳米生物材料的数据驱动的发现
    亚当戈尔利
    ,罗格斯大学

  • 抗生物污染单层膜的机理与分子设计
    林智博
    ,东京理工学院

  • 基于最大熵方法和深度学习的肽生物材料迭代发现
    安德鲁·怀特
    罗切斯特大学

主持人


丹尼尔·贝诺伊特罗切斯特大学

Danielle Benoit是罗切斯特大学的化学工程和穆斯科骨骼研究中心的生物医学工程系中的教授,也是穆斯科骨骼研究中心。她指导治疗生物材料实验室,专门从事聚合物材料的合理设计,用于再生药物和药物递送应用。她的工作已经为骨同种异体移植修复的组织工程策略的翻译提供了深入了解,对核酸和小分子药物递送的pH响应纳米粒子的开发,以及用于治疗骨骼特异性递送的新型靶向策略。BENOIT已被众多奖项和赞誉为她的研究计划承认,包括2019年亚目的研究员,2018年缅因州尊贵校友奖,2016年凯特Glason年轻工程师今年奖,2015年的蜂窝和分子生物工程奖, an NSF CAREER Award, and Alex’s Lemonade Stand Young Investigator Award. She is also a standing member of the NIH Biomaterials and Biointerfaces Study Section. Benoit received her undergraduate degree in Biological Engineering from the University of Maine and MS and PhD degrees in Chemical Engineering from the University of Colorado. She then trained at the University of Washington where she was the Merck Fellow of the Damon Runyon Cancer Research Foundation. Benoit joined the faculty at the University of Rochester in 2010.


安德鲁·怀特罗切斯特大学

安德鲁·怀特 2008年毕业于Rose Hulman理工学院,获得化学工程学士学位。在罗斯期间,他在德国马格德堡的奥托·冯·盖里克大学和马克斯·普朗克复杂技术系统动力学研究所学习了一年。怀特于2013完成华盛顿大学化学工程博士学位。接下来,怀特与芝加哥大学的Greg Voth教授在2013-2014年担任生物物理动力学研究所博士后研究员。在芝加哥,他开发了模拟和实验相结合的新方法。White于2015加入罗切斯特大学化学工程系,现为副教授。他在化学系、生物物理学、材料科学和数据科学项目中有联合任命。White于2018获得国家科学基金会职业奖,2020获国家卫生研究院杰出青年研究者奖。怀特编写了一本关于分子和材料深度学习的教科书,可在 https://whitead.github.io/dmol-book

演讲者

帕耶尔达斯

帕耶尔达斯,IBM Research,AI Science,Thomas K. Watson Research Center

Payel DAS是一名主要研究人员和IBM Research AI,IBM Thomas J Watson Research Center的经理。她也是应用物理系和应用数学(APAM),哥伦比亚大学的兼职副教授。她在赖斯大学获得了理论生物物理学的博士学位。目前,她在低数据曲线和机器创造力中引导了对值得信赖的AI的研究。中央焦点是开发可控生成的AI和高效的黑匣子优化技术。目标是为各种下游业务和科学应用提供复杂系统的可靠性建模和高效综合新颖和有用的设计,包括药物发现和材料设计。DAS曾担任编辑咨询委员会成员ACS中央科学杂志. 她获得了两项IBM杰出技术成就奖(IBM最高技术奖)、两项IBM研究部奖、一项IBM卓越奖和六项IBM发明奖。

亚当戈尔利

亚当戈尔利,罗格斯大学

亚当·戈姆利是罗格斯大学生物医学工程助理教授,纳米生物材料专家。在加入罗格斯大学之前,亚当是卡罗琳斯卡学院(2016年)的玛丽·斯科多夫斯卡·居里研究员,也是伦敦帝国理工学院(2012-2015年)莫莉·史蒂文斯教授实验室的惠特克国际学者。获犹他大学Hamid Ghandehari分校生物工程博士学位(2012),利哈伊大学利哈伊大学机械工程学士学位(2006)。2017年1月,Adam启动了Gormley实验室,该实验室旨在利用机器人技术和人工智能开发生物活性纳米生物材料。Gormley目前是NIH R35杰出研究员奖、NSF CBET奖和NSF设计材料革命和设计未来奖(DMREF)的PI。


林智博,东京理工学院

Tomohiro Hayashi于2003年从Ruprecht-Karls-UniversitätHeidelberg获得了他的博士学位。他于2003年加入了东京技术研究所,作为博士后研究员,并于2010年晋升为副教授。他的专业领域是地表和界面科学,扫描探头显微镜,材料信息学和计算机模拟。他已被授予11个学术奖项,包括日本聚合物科学学会Asahi Kasei奖(2011年)。他的活动摘要载于http://lab.spm.jp/