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【深圳先進院喬宇團隊】生物智能設計方向
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我們準備干什么？ “拜登五問”之三——如何保證美國在“從人工智能到合成生物”等高新技術領域的領先地位——足見“人工智能”與“合成生物”這兩個領域的科技戰(zhàn)略地位。 那么人工智能是什么呢？比如AlphaGo、GPT-3； 合成生物又是什么呢？基因測序、基因編輯CRISPR、“人工酵母”生產青蒿素等。 最近AlphaFold-2已經震驚整個生物學界，展示了人工智能技術的巨大潛力。 我們身處這兩個領域交叉地帶，正開拓生物智能設計這一新方向，以期實現(xiàn)生物大分子序列的優(yōu)化設計，提高其生物性能。 為什么是我們？  1. 我們擁有強大的人工智能團隊，能給生物序列設計和自動化實驗設計提供算法支撐； 2. 我們擁有國際化的合成生物團隊，能給算法提供高質量的數(shù)據； 3. 我們擁有全世界最大的合成生物自動化實驗平臺，能給算法提供高通量的數(shù)據。 你憑什么可以？  1. 有興趣從事生物智能設計領域的研究，具有接受挑戰(zhàn)的勇氣和克服困難的信心； 2. 具有自我驅動的特質、良好的溝通能力與團隊協(xié)作精神； 3. 生物信息學、信息技術大類、數(shù)學、物理及計算類相關方向的高年級本科生或研究生； 4. 有扎實的數(shù)學基礎（特別是統(tǒng)計、優(yōu)化及數(shù)值方法）及過硬的編程能力（非常重要）； 5. 可保證1年或以上實習期； 6. 優(yōu)先條件： a. 有深度學習、強化學習、自然語言處理、計算機視覺等相關學習或科研經歷； b. 熟悉pytorch或tensorflow深度學習框架。 我們正在干些什么？  1. 非氧依賴熒光蛋白序列活性預測。采用cnn、rnn、transformer等模型，結合大規(guī)模預訓練和進化信息實現(xiàn)小樣本預測。 2. 數(shù)據驅動的生物序列優(yōu)化。采用進化算法、貝葉斯優(yōu)化、強化學習等方法。 3. 強化學習算法研究。研究適配合成生物高通量實驗設施的強化學習算法。 我們提供些什么？  1. 每月2100-3600元的生活補助以及帶薪休假的寒假； 2. 免費宿舍（有獨立衛(wèi)浴及空調），28元/工作日的餐費補貼, 院內有5個食堂； 3. 先進院統(tǒng)一購買保險，并報銷一次性來院報到交通費和體檢費用； 4. 指導老師一對一直接指導，還能與國內外不同高校的小伙伴組團共同學習； 5. 人均8塊卡的有力計算資源支持； 6. 表現(xiàn)優(yōu)秀者不僅可以申請獎金豐厚的成果獎勵，更可以獲推薦申請院內正式職位。 工作地可選  1. 深圳 2. 上海 3. 遠程 你可以行動了！  有意申請者請將個人簡歷以郵件方式發(fā)送至ry.hu@siat.ac.cn，郵件標題注明“生物智能設計-學校名稱-專業(yè)-姓名”，并將個人簡歷以附件（pdf格式）隨郵件發(fā)送，簡歷命名方式請與郵件標題保持一致。 ps：個人簡歷須包含但不限于教育背景、所修課程、科研或項目經歷（如有）、個人自述（說明個人規(guī)劃、個人特質） 額外參考 PI介紹： 喬宇博士，中國科學院深圳先進技術研究院研究員，博士生導師，數(shù)字所所長。喬宇研究員課題組長期關注深度學習等人工智能方法的基礎研究與應用開發(fā)，用于計算機視覺、生物醫(yī)學信息、生物智能設計等領域的研究。共發(fā)表學術論文210余篇，在jcr-q1和ccf-a類期刊會議發(fā)表論文90余篇，被引用超過17000次，h-index為54；在chalearn、lsun、activitynet等重要國際競賽中12次獲第一名；多項技術成功轉移到企業(yè)，并應用廣泛。 多媒體技術研究中心致力于深度學習與計算機視覺等領域的創(chuàng)新性基礎研究與應用開發(fā)，擁有完善的深度學習研發(fā)軟、硬件平臺，擁有超過400片高性能gpu卡。中心團隊在pami、tip、ijcv、cvpr、iccv、eccv、aaai等重要國際會議和期刊上發(fā)表學術論文300余篇，論文谷歌學術累計被引近3萬次。曾獲aaai 2021杰出論文獎、在imagenet、activitynet等重要視覺國際競賽10余次取得第一。其中實習學生為不少論文的第一作者。 近期部分成果：https://mmlab.siat.ac.cn/yuqiao/publication 中心科研團隊：https://mmlab.siat.ac.cn/team 合作PI介紹： 司同博士，中國科學院深圳先進技術研究院合成生物學研究所研究員，博士生導師。課題組主要方向為自動化合成生物技術，基于高通量實驗和數(shù)據驅動方法開展蛋白質和代謝工程研究，用于燃料、藥物、精細化工品等重要分子的研究與生產。在nat commun、jacs等國際著名期刊發(fā)表論文和論著30余篇，“谷歌學術”引用超過1600次。 合作PI實驗室主頁：https://isynbio.siat.ac.cn/sitonglab/ 合成生物及人工智能應用介紹見相關鏈接： 1. 合成生物研究路線圖：https://roadmap.ebrc.org/ 2. 合成生物核心目標：https://www.ibiology.org/bioengineering/engineering-microbes/ 3. 蛋白質結構預測模型AlphaFold-2：https://deepmind.com/blog/articl ... hallenge-in-biology 4. 機器學習在蛋白質工程中的應用：https://www.nature.com/articles/s41592-019-0496-6 |
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