Taxila global scientific literature text-mining intelligence for oncology research- II EDITION

I edycja warsztatów z wykorzystaniem frameworku Taxila, organizowanych przez Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego (ICM) Uniwersytet Warszawski we współpracy z The Systems Biology Institute (SBI) w Tokio cieszyła się dużym zainteresowaniem, dlatego wychodząc naprzeciw oczekiwaniom zdecydowaliśmy się uruchomić II edycję warsztatów dla onkologów.

Zajęcia są skierowane do pracowników naukowych, lekarzy i badaczy zajmujących się dziedziną onkologii. ICM UW jest jedyna jednostka na świecie, która posiada zainstalowany system informatyczny Taxila pozwalający automatycznie analizować teksty z setek tysięcy artykułów naukowych. 

Rejestracja uczestników trwa do 12 lipca 2022 r.

Głównym celem warsztatów będzie eksploracja tekstów i generowanie potencjalnych hipotez do badań onkologicznych w oparciu o możliwie cały globalny korpus literatury naukowej w tej dziedzinie. Taxila to oparta na sztucznej inteligencji platforma umożliwiająca zaawansowaną analizę tekstu na dużą skalę i przekształcenie go w przydatne informacje naukowe. W szczególności, mając dostęp do ogromnej bazy publikacji naukowych, Taxila pozwala na zrozumienie różnych pojęć prezentowanych w artykułach za pomocą kilku narzędzi, takich jak analiza znaczników, korelacja pojęć czy wizualizacja wykresów [1].

SBI udostępnia narzędzie Taxila, a ICM wnosi m.in. korpus literatury naukowej tworzący Wirtualną Bibliotekę Nauk– pełnotekstowy zbiór ponad 160 tys. książek naukowych i ponad 26 000 czasopism naukowych. WBN jest programem dofinansowanym przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego. 

Warsztaty poprowadzi zespół SBI w języku angielskim, skupiając się na tematyce chorób onkologicznych. 

Polecamy wykład Hiroaki Kitano, twórcy Taxili, pt. „Nobel Turing Challenge – Creating the Engine of Scientific Discovery” z konferencji Supercomputing Frontiers Europe 2021

TERMIN: 14 lipca 2022
GODZINA: 8:00- 11:00
MIEJSCE: online
INSTRUKTORZY: Samik Ghosh, Ayako Yachie (tentative), Suchee Kumar Palaniappan
JĘZYK: angielski
LIMIT MIEJSC: 20 (decyduje kolejność zgłoszeń)

[1] Akujuobi U., Spranger M., Palaniappan S.K., Zhang X. 2020 T-PAIR: Temporal Node-pair Embedding for Automatic Biomedical Hypothesis Generation IEEE Transactions on Knowledge Sand Data Engineering