Objectif
The advent of the big data era in chemistry and the life sciences requires the development of new computational analysis methods, which are not only of scientific, but also economic relevance. Currently, the international data market already grows six times faster than the entire IT sector, and growth rates further increase. Achieving and sustaining a leadership positions in the big data arena represent critically important challenges for the EU. The economic developments in the emerging big data field are science-driven. Due to complexity and heterogeneity of biochemical and biomedical data, large-scale data exploration and exploitation are intrinsically interdisciplinary tasks. BIGCHEM positions itself at interfaces between chemistry, computer science, and the life science to provide well-structured multidisciplinary training and educate high-in-demand computational specialists capable of operating in interdisciplinary and international research and business settings. Cornerstones of BIGCHEM’s curriculum include on-line lectures and periodic schools taught by internationally leading experts in chemical and life science informatics, a balanced consortium of academia, SMEs, and large industry, and an unprecedented symbiosis of academic and industrial training and application components. Accordingly, BIGCHEM is well positioned to boost multilateral collaborations between academia and industry and train scientists who are highly competitive in the international big data market. In BIGCHEM’s R&D and training activities, the development and evaluation of conceptually novel methods for large-scale data analysis, knowledge extraction, and information sharing with demonstrated practical application potential take center stage. The network has a clearly defined policy for exploitation of new IP through wide involvement of target users, SMEs, and large industry facilitated by the experienced technology transfer department of the coordinator's team.
Champ scientifique
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacydrug discovery
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningreinforcement learning
- natural scienceschemical sciences
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Programme(s)
Régime de financement
MSCA-ITN-EID - European Industrial DoctoratesCoordinateur
85764 Neuherberg
Allemagne
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Participants (8)
53113 Bonn
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67081 Strasbourg
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55218 Ingelheim
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41121 Modena
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151 85 Sodertaelje
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8092 Zuerich
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3012 Bern
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44227 Dortmund
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Partenaires (8)
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
3526 KV Utrecht
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02094 Kyiv
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90411 Nurnberg
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CB4 0EY Cambridge
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08003 Barcelona
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ST5 2BE Newcastle-Under-Lyme
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80333 Muenchen
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80686 Munchen
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