PHD OPPORTUNITY · BOOKUNI
基于时间数据对连续时间反应模型进行推断
巴黎理工学院Institut Polytechnique de Paris
Palaiseau · 法国
01项目概览
该项目运用机器学习技术，构建定量模拟模型，从时间数据中提取结构信息，尤其侧重于系统生物学中的化学反应网络。研究将改进基于波束搜索的推理算法，以利用真实生物数据解决部分可观测性问题。
02研究内容
职位说明：
项目描述：
机器学习方法目前正在彻底改变科学的许多领域。这同样适用于
定量模拟模型的开发，这一领域长期以来一直被视为一门科学
且涉及艺术，因为建模者需要应对众多挑战并具备多样化的专业知识。
利用机器学习技术开发模拟模型，包括各种数据的自动整合
利用知识源，通过应用大型语言模型（LLM）技术，帮助用户克服专业领域特定建模语言的障碍，从而从时间序列数据中构建完整的模拟模型，这进一步推动了科学领域向数据驱动方法的发展。
我们将重点关注后一种方法，该方法超越了基于数据的校准机制
利用模拟模型从时间数据中推断其结构信息与机制
在系统生物学的化学反应网络背景下，这可被视为符号回归。
更确切地说，我们将针对数据时间序列，开发基于波束搜索的新的 CRN 模型推断算法版本，为通用基准测试做出贡献，并致力于解决部分可观测性及真实生物数据评估方面的挑战。
03申请条件
所需个人背景与技能要求：
"[会员信息]"，巴黎理工学院教师
04资助与待遇
尚未取得此项资料，请以官方招聘页面为准。
05申请材料与流程
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