Opis projektu
Na drodze do wykorzystania uczenia maszynowego w chemii
By dokonać postępów w chemii medycznej, młodzi naukowcy muszą doskonale znać się na samej chemii, jak i na zaawansowanych technologiach, w tym na sztucznej inteligencji (SI) i uczeniu maszynowym. Finansowany przez UE projekt AIDD ma przyczynić się do unowocześnienia badań nad lekami poprzez przygotowanie nowego pokolenia naukowców wyposażonych w umiejętności związane z uczeniem maszynowym. Kompetencje te mają kluczowe znaczenie dla rozwoju przemysłu chemicznego, w tym sektora farmaceutycznego i biotechnologii rolniczych oraz innych branż chemicznych. Stypendyści otrzymają wsparcie najważniejszych unijnych firm farmaceutycznych odpowiadających za produkcję nowych leków i zdrowie publiczne i będą pracować pod okiem naukowców, którzy dysponują uzupełniającą się pierwszorzędną wiedzą fachową, a ponadto uczestniczyli w tworzeniu fundamentalnych algorytmów SI używanych miliardy razy dziennie na całym świecie.
Cel
"The dramatic increase in using of Artificial Intelligence (AI) and machine learning methods in different fields of science becomes an essential asset in the development of the chemical industry, including pharmaceutical, agro biotech, and other chemical companies. However, the application of AI in these fields is not straightforward and requires excellent knowledge of chemistry. Thus, there is a strong need to train and prepare a new generation of scientists who have skills both in machine learning and in chemistry and can advance medicinal chemistry, which is the prime goal of the AIDD proposal. Research WPs include sixteen topics selected to cover the key innovative directions in machine learning in chemistry. Fellows employed will be supervised by academics who have excellent complementary expertise and contributed some of the fundamental AI algorithms which are used billions of times per day in the world, and leading EU Pharma companies who are in charge of new medicine and public health. All developed methods can be used individually but will also contribute to an integrated ""One Chemistry"" model that can predict outcomes ranging from different properties to molecule generation and synthesis. Training on various modalities allows the model to understand how to intertwine chemistry and biology to develop a new drug making its design robust and explainable. All partners agreed to make their software open source. It will boost the field and will provide the broadest possible dissemination of the results both to the academy and industry, including SMEs. The network will offer comprehensive, structured training through a well-elaborated Curriculum, online courses, and six Schools. The IP policy and commercial exploitation of the project results have the highest priority supported by intellectual property asset management organizations. Comprehensive public engagement activities will complement the dissemination of results to the scientific community."
Dziedzina nauki
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacydrug discovery
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- medical and health scienceshealth sciencespublic health
- medical and health sciencesbasic medicinemedicinal chemistry
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)Koordynator
85764 Neuherberg
Niemcy