🔭 Всем привет! Мы немного отдохнули после запуска курса, а теперь восстанавливаем активность и продолжаем делиться с вами новостями из мира ML в биологии и биомедицины ☺️

Сегодня подобрали небольшой дайджест событий в сфере биотеха и IT, на которых можно получить полезные знания, познакомиться со специалистами из академии и индустрии и прокачать свои навыки в ML.

1️⃣ 19 марта | Семинар по МЛ в геномике: «Как функциональная геномика может помочь при исследовании эволюции?»

Уже завтра пройдет семинар для тех, кто хочет глубже разобраться в применении машинного обучения в биоинформатике и понять, как его используют в современной генетике. Это возможность дополнительно встретиться со спикером курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине» Артёмом Касьяновым! Он расскажет, как современные омиксные технологии — RNA-seq, ChIP-seq, Hi-C — помогают исследовать эволюционные процессы, а также представит подходы, позволяющие анализировать экспрессию генов и выявлять события положительного отбора в популяциях.

2️⃣ 4–24 апреля | Дни компьютерных наук ФКН НИУ ВШЭ

Фестиваль объединяет студентов, преподавателей, исследователей и всех, кто интересуется IT. В программе — лекции, дискуссии, квизы и кинопоказы. Для тех, кто только начинает изучать машинное обучение, особенно полезными будут тренинги по ML и прикладному программированию. Это хорошая возможность не только освоить новые технологии, но и пообщаться с экспертами и представителями IT-компаний.

3️⃣ 16–17 мая | ML-конференция: от обучения до эксплуатации моделей (IML Conf)

Конференция ориентирована на практическое применение машинного обучения в самых разных сферах, включая медицину и биотех. В программе — доклады и мастер-классы по NLP, Computer Vision, Big Data, MLOps и другим ключевым темам. Участники смогут узнать, как организуется полный цикл работы с ML-моделями: от обучения до внедрения в реальный продукт. Для тех, кто только начинает разбираться в этой области, это возможность услышать реальные кейсы и познакомиться с профессиональным сообществом.

4️⃣ 21–23 мая | Саммит разработчиков лекарственных препаратов «Сириус.Биотех»

Саммит посвящен ключевым технологическим платформам разработки лекарств и последним трендам в биофармацевтике. Ведущие эксперты отрасли расскажут о современных подходах к созданию и производству препаратов, а также о возможностях карьерного роста в этой области. Для студентов и молодых ученых это не только шанс получить актуальные знания, но и возможность наладить контакты с потенциальными работодателями и партнерами.

⤵️Прошедшее, но полезное⤵️

5️⃣ IX Всероссийская конференция по ИИ в здравоохранении («ИТМ ИИ»)

Конференция собрала специалистов, работающих с искусственным интеллектом в медицине. В докладах обсуждались реальные кейсы внедрения ML-моделей в клиническую практику в РФ, а также вопросы регулирования и оценки качества ИИ-систем.

Записи докладов с конференции можно найти в свободном доступе во Вконтакте или на сайте ИТМ (нужна регистрация) — если вам любопытно, как именно новые технологии используются для анализа медицинских данных в настоящей врачебной практике, это отличная возможность погрузиться в тему.

#openbio_news

📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!

Сегодня отмечается Всемирный день воды — событие, привлекающее внимание к проблемам экологии океанов и ледников. Современные технологии сбора данных, включая спутниковые наблюдения, акустические системы и генетический анализ, генерируют огромные массивы информации. Для их обработки используются машинное обучение и искусственный интеллект, которые стали важными инструментами в морской экологии.

➡️ Сегодня рассмотрим, как методы ML помогают анализировать информацию о физических процессах и биоразнообразии мирового океана.

🌊 Применение машинного обучения в морской экологии

🔷 Обработка изображений и видео с помощью сверточных нейросетей (CNNs) позволяет автоматически идентифицировать морские организмы, картировать донные экосистемы и обнаруживать пластиковый мусор. При этом сложность анализа данных возрастает из-за большого разнообразия объектов: для планктона важна точность детекции среди водной толщи, а для анализа бентоса — способность выделять организмы на сложном фоне морского дна.

🔷 Машинное обучение также автоматизирует анализ акустических данных. Поскольку звук проникает сквозь воду лучше, чем свет, он широко используется для подводных измерений. В глубоких нейросетях акустические сигналы часто преобразуются в спектрограммы и анализируются так же, как изображения.

🔷 В области экологической геномики ИИ помогает анализировать данные о ДНК, извлекаемой из морской воды, что позволяет отслеживать состав микробных сообществ. Генетическая информация охватывает целые экосистемы, а современные алгоритмы выявляют таксономические группы и сопоставляют их с географическим расположением, что открывает новые возможности для мониторинга биоразнообразия.

🔷 Спутниковые данные и эхосигналы, обработанные ML-моделями, используются для составления карт биогеографических зон, оценки состояния коралловых рифов и анализа донных осадков.

🔷 В рыболовстве машинное обучение помогает отслеживать популяции рыб и предсказывать их миграцию, сочетая экологические и экономические факторы в предсказательных моделях. Это важно и для отслеживания популяций рыб в природе, и для организации эффективного, но безопасного для экосистемы промышленного рыболовства.

🧊 Задачи гляциологии (науки о ледниках)

🔷 Картирование ледников сталкивается с трудностями из-за изменяющихся климатических условий и различий в данных, полученных с разных спутников. Однако ML-модели, комбинирующие многолетние разнородные данные, позволяют более точно анализировать эволюцию ледников.

🔷 Дифференциация льда и снега, а также моделирование динамики льдов пока находятся на ранней стадии развития в ИИ-исследованиях, но уже сейчас разработанные алгоритмы демонстрируют высокую точность.
Например, ученые Университета Лозанны создали модель глубокого обучения, которая позволила предсказывать толщину ледников с разрешением 300 метров, что в несколько раз превосходит точность предыдущих методов.

Машинное обучение радикально меняет морскую науку, позволяя анализировать огромные массивы данных. К сожалению, чем больше мы узнаем с помощью новых технологий, тем более тревожной становится картина. Анализ с использованием ИИ показывает, что состояние ледников и океанов ухудшается быстрее, чем предполагалось ранее. Человеческая деятельность ускоряет процессы, ранее считавшиеся стабильными. Новые инструменты не только дают нам беспрецедентные возможности оценить масштаб разрушений, но и требуют от нас решительных действий.

#openbio_ml #openbio_science

📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!

Всем приятной и продуктивной пятницы! ↗️

Чтобы немного переключиться после насыщенной рабочей недели и одновременно занять ум чем-то полезным, предлагаем вам освежить знания о сфере машинного обучения. Мы подготовили наглядную схему, где собраны самые популярные методы, применяемые в биомедицинских исследованиях.
Схема может быть полезна и как шпаргалка, и как точка старта, если хочется углубиться в тему.

Сколько из них вы уже пробовали на практике? А если МЛ пока не ваш основной инструмент — какие из подходов зацепили или вдохновили?

#openbio_ml

📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!

👋 Привет, на связи команда OpenBio — и мы ищем сотрудников для ведения контента в наших телеграм-каналах.

Уже 12 лет мы делаем Форум Биотехнологий, за последний год запустили собственный образовательный проект и выросли — форум ежегодно собирает тысячи профессионалов, на курсе по ML обучаются десятки студентов — объем нашей аудитории превышает 10 тысяч человек. Нам доверяют, а мы стараемся быть трендмедиаторами для тех, кто работает в биотехе и двигает его вперед. И сейчас ищем того, кто поможет вести наши площадки ярко и профессионально.

Доступно два направления: широко про биотех и образовательный канал про ML в биологии и биомедицине (можно выбрать).

Если ты трендвочер в биотехе, биомеде или готов рассказывать об элементах программирования в ML для тех, кто интересуется Data Science в Bio — попробуй свои силы вместе с нами 🤩

Что надо делать:

🔹Создавать контент, который затянет коллегу в лаборатории подписаться и сказать «вау».

🔹Помогать вести соцсети OpenBio: от идеи до воплощения.

🔹Участвовать в запусках мероприятий и курсов: продумывать стратегии, работать с аудиторией, тестировать гипотезы.

🔹Учиться у руководителей, которые знают, как превратить подписчиков в участников конференций и курсов.

Благодаря работе с нами ты:

🔷Поймешь, как устроен SMM в edtech — от контент-плана до рекламных интеграций.

🔷Прокачаешь райтерские навыки и научишься управлять откликом аудитории.

🔷Накопишь эрудицию в перспективнейшей отрасли, которая пригодится в дальнейшей карьере.

🔷Соберешь портфолио, которое не стыдно показать работодателю.

Условия:

🔺Part-time в гибком графике и поддержка наставников.

🔺Сдельная оплата или фикс по договоренности, премии по результатам работы.

Как попасть?

Отправь резюме на почту [email protected] и короткое письмо о том, почему ты хочешь работать с нами. Можно без опыта — главное, желание расти.

OpenBio — это не просто работа, это любовь команды. Это место, где ты сможешь найти себя в digital biotech, даже если ты ещё только ищешь свою точку приложения в биотехе. Здесь можно пробовать, ошибаться и находить своё — давай расти вместе? 🌱

P.S. Если у тебя есть примеры постов или аккаунт, который ты ведешь, — прикрепляй. Будет круто, если покажешь, как ты видишь наш контент.


📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — поделись постом и да найдется тот самый человек!

На этой неделе много вакансий — сегодня ищем проджект-менеджера на продвижение ивентов и образовательных программ в OpenBio.

Уже 12 лет мы делаем Форум Биотехнологий, за последний год запустили собственный образовательный проект и выросли — форум ежегодно собирает тысячи профессионалов, на курсе по ML в Bio обучаются десятки студентов. Проекты крупные, бюджеты адекватные — хочешь, чтобы твои идеи их приумножили? 😎

Если ты ищешь проект, который поможет прилично заработать, набрать связей в биотехе и даст массу возможностей для развития — присоединяйся к нашей команде 🤩

Мы ищем того кто:
🔹Легко общается с новым людьми и умеет договариваться.
🔹Знает как организовать свою работу и работу команды через таблички и правильно подобранное слово для здоровой атмосферы.
🔹Зажигает своей энергией — от первого письма до закрытой с ❤️ сделки.

Что предстоит делать: 
🔷Вести продвижение: от первых контактов до работы с партнёрами.
🔷Запускать инфокампании и тестировать гипотезы (поможем с аналитикой).
🔷 Общаться с учёными, стартаперами и корпорациями — находить точки соприкосновения в каждой коллаборации.

Почему это круто:
💡 Ты окажешься в EdTech и биотехе — самых востребованных отраслях десятилетия.
🚀 Научишься запускать проекты  (или прокачаешь свои навыки, если уже умеешь).
🤝 Получишь в команду опытных наставников — с их помощью вырастешь профессионально.
💰 Зарплата — релевантная опыту и результатам (обсудим детально твои пожелания).

Формат работы:
📍 Удалёнка / гибрид (если ты Новосибирске — рады встречаться).
⏱️ Part-time или full-time — обсуждаемо.

Как попасть:
Если после прочтения ты думаешь: "Да, это про меня!" — присылай резюме на почту [email protected] и пару строк о том, почему интересна эта роль.

➡️ P.S. Важен не столько опыт (хотя если он есть в продажах, маркетинге или науке — это плюс), сколько твоя амбициозность и готовность погружаться в проект с головой. Если чувствуешь, что это твой шанс — пиши!

📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — поделись постом и да найдется тот самый человек!