Talk预告 | ICML‘23 Oral 字节跳动 AI Lab 研究员郑在翔:人工智能如何助力蛋白质设计?

news2024/11/24 19:56:59

本期为TechBeat人工智能社区500线上Talk!

北京时间5月25(周四)20:00字节跳动 AI Lab 研究员 — 郑在翔的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!

他与大家分享的主题是: “人工智能如何助力蛋白质设计 ”,届时将介绍基于人工智能的蛋白质研究的前沿进展,以及他所在的团队最近关于蛋白质语言模型进行蛋白质设计的工作(ICML 2023 Oral)。

Talk·信息

主题:人工智能如何助力蛋白质设计 

嘉宾:字节跳动 AI Lab 研究员 郑在翔

时间:北京时间 5月25日 (周四) 20:00

地点:TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

蛋白质是一切生命的物质基础,相关研究不仅可以加深对基础科学的探索,也对药物研发有着重要的作用。DeepMind 于 2021 年提出的 AlphaFold 2 可以根据氨基酸序列预测其蛋白质折叠结构,被誉为“破解了生物学50年的难题”,展现了人工智能/机器学习在加速科学发现即 AI for Science 的巨大潜力,也为人们使用 AI 来帮助理解蛋白质序列、结构和功能原理,乃至设计自然界中不存在的全新蛋白质解锁了可能性。

在本次分享中,我们将介绍基于人工智能的蛋白质研究的最新前沿进展,以及我们最近关于蛋白质语言模型进行蛋白质设计的工作(ICML 2023 Oral)。

Talk大纲

1.背景介绍(蛋白质基础、AI 制药)

2.AI 蛋白质设计的进展简介

3.基于语言模型的蛋白质设计

4.总结与展望

Talk·预习资料

paper链接:

https://arxiv.org/pdf/2302.01649.pdf

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

郑在翔

字节跳动 AI Lab 研究员

郑在翔,字节跳动 AI Lab 的研究员。他于 2021 年博士毕业于南京大学 NLP 组,博士期间曽分别在爱丁堡大学和字节跳动 AI Lab 访问和实习。他的主要研究兴趣为深度概率生成模型(如 Diffusion Models & LLMs),并以此来解决自然语言处理(如机器翻译、文本生成)和 AI for Science(如蛋白质设计)中的重要挑战。他在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL/TACL/EMNLP/IJCAI/TASLP 等顶级学术会议和期刊上发表论文超过 10 篇,并同时担任审稿人。他获得中国中文信息学会优秀博士论文奖,所参与和指导学生的论文分别获得 ACL 21 和 INLG 22 最佳论文奖项,并作为主要带头人获得 WMT 21 国际机器翻译大赛第一名。

个人主页:

zhengzx-nlp.github.io 

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-The End-

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