Gemeinsam Künstliche Intelligenz für die Lebenswissenschaften nutzbar machen
Forschung
Neben der Weitergabe liegt unsere Leidenschaft in der Weiterentwicklung, sowie der wissenschaftlichen Anwendung von Ansätzen der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich der Life Sciences. Hierbei arbeiten wir an verschiedenen Projekten in Zusammenarbeit , u. a. mit Forschern des Max Planck Instituts für Pflanzenzuchtforschung, sowie der Carnegie Institution for Science.
Computational Biology
Schwerpunkte liegen im Bereich der integrativen Analyse heterogener, hoch-dimensionaler, biologischer Datensätze, z.B. zur Detektion genetischer Regulationsnetzwerke, oder der Genexpressionsanalyse biosynthetischer Gencluster.
Machine Learning
Schwerpunkte liegen in den Bereichen: i) generative Machine Learning (z.B. Variational Autoencoder, Generative Adversarial Networks, Normalizing Flows); ii) Datenintegration, Imputation oder Dimensionsreduktion (z.B. Non-negative Matrix Factorization, Principal Component Analysis); oder iii) Randomisierte Algorithmen.
Computational Neuroscience
T.B.A
EducatedGuess.ai – denken, entwickeln und weitergeben
“Probleme kann man niemals mit der selben Denkweise lösen, durch die sie entstanden sind” – Albert Einstein
Dr. Michael Banf
Machine Learning & BIOINFORMATIK
Nach meinem Postdoc in Computational Biology an der Carnegie Institution for Science, gelegen auf dem Campus der Stanford University, arbeitete ich als Bioinformatik-Consultant. Hier entstand erstmalig die Idee eine eigene Denkfabrik zu gründen.
Jan Nasemann
Während meiner Promotion im Bereich Neurowissenschaften im Rahmen des Elite Neuroscience Graduiertenkollegs wuchs mein Interesse für künstliche Intelligenz. Ich habe mehrjährige Erfahrung als Consultant und Lehrkraft im Schwerpunktbereich Statistik.
Sebastian Braunbeck
Neurowissenschaft & Biophysik
Als Doktorand der Neurowissenschaften ist die Analyse von großen Datenmengen eine meiner Stärken. Durch mein BWL-Studium und Berufserfahrung im Biotech-Bereich bringe ich den wirtschaftlichen Background mit.
Leistungen
Neben der Forschung liegt unsere Leidenschaft gleichfalls in der Wissensvermittlung.
Seminare
Wir bieten Seminare zu aktuellen Themen der künstlichen Intelligenz, sowie deren Anwendung, insbesondere im Bereich der Life Sciences.
Workshops
In praktischen Schulungen lernen Sie “hands-on” wie KI-Technologie erfolgreich verwendet wird. Wir besprechen die Chancen und Risiken. Anhand von Fallbeispielen erhalten Sie Einblicke in die KI-gestützte Datenanalyse.
Datenanalyse
Wir führen auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene, statistische Datenanalysen durch. Gemeinsam erarbeiten wir eine ganzheitliche Strategie, die alle relevanten Komponenten und Entwicklungsschritte berücksichtigt.
Publikationen
The reasonable effectiveness of randomness in scalable and integrative gene regulatory network inference, Special Issue, MDPI Computation, 2021
Assessment of network module identification across complex diseases, Nature Methods, 2019
METACLUSTER – an R package for context-specific expression analysis of metabolic gene clusters, Bioinformatics, Oxford University Press. 2019
Learning Theory and Support Vector Machines – a Primer, arXiv, 2019