СИМПОЗИУМ Б4 «АНАЛИЗ БОЛЬШИХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ/БИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ТЕОРИЯ СИСТЕМ И ОНТОЛОГИИ»

Симпозиум представляет собой междисциплинарную площадку для представления и обсуждения новейших достижений в таких областях как: анализ больших генетических/биологических данных с использованием методов искусственного интеллекта; методология и теория систем; онтологическое представление и моделирование предметных областей;

К центральным вопросам симпозиума относятся:

• автоматическое извлечение знаний и фактов из массивов Больших генетических данных, представленных в текстах научных публикаций, патентах, фактографических базах данных на основе методов машинного чтений и искусственного интеллекта;
• интеграция методов биоинформатики/системной компьютерной биологии c методами искусственного интеллекта/машинного обучения при анализе Больших генетических/биологических данных и моделировании генетических/биологических систем и процессов;
• интерпретируемость, объяснимость и содержательная обоснованность решений/выводов, получаемых искусственным интеллектом при анализе больших генетических/биологических данных;
• применение методов искусственного интеллекта/машинного обучения для решения задач в предметных областях «Генетика», «Медицина», «Биотехнология», «Фармакология», «Агробиотехнологии» и других направлениях, имеющих отношение к наукам о жизни;
• онтологическое описание и моделирование предметных областей, обеспечивающее эффективный поиск и анализа информации;
• методы объяснимого и причинного искусственного интеллекта (генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM), графовые нейронные сети (GNN), глубокие нейронные сети (DNN), трансформеры, нейронные сети Колмогорова–Арнольда (KAN) и др.) для анализа и моделирования структурно-функциональной организации и динамики сложных систем и процессов в генетике и науках о жизни (геномы, биологические макромолекулы, генные сети, метаболические пути, функциональные системы организмов, популяции, экосистемы и др.);
• алгоритмы и вычислительные инструменты для получения значимых выводов из больших генетических (биологических) данных (масштабирование, качество данных, интеграция, валидация).
• Разработка методов причинного искусственного интеллекта для эффективного исследования причинно-следственных связей в сложных системах/процессах.
• математические и методологические проблемы теории систем (включая функциональные системы): базовые элементы и модули, иерархическая структура, целостность, синергетика и системообразующие факторы.