Modèle de fondation pour l'apprentissage génératif appliqué à la biologie moléculaire et la chimie des matériaux // generative learning and applications to molecular biology and materials chemistry

Topic description

Ce projet de thèse s'inscrit dans les thématiques de la santé et la chimie, et vise à développer un modèle de fondation pour des tâches d'apprentissage génératif sur des données atomistiques. Les avancées en intelligence artificielle, notamment les modèles génératifs, ont permis des progrès significatifs dans des domaines tels que la prédiction de structures protéiques, la conception de médicaments (drug discovery) et la chimie des matériaux. Cependant, ces domaines font face à des défis liés au manque de données expérimentales fiables et aux coûts énergétiques élevés des calculs. L'objectif du projet de thèse est de relever ces défis en développant un modèle de fondation. Certains grands centres de recherche ont travaillé dans cette direction (Berkeley, Cambridge, Berlin) mais se sont limités aux modèles de fondation dans les champs de la chimie des matériaux ou de la biologie, de manière séparée.
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This PhD project falls within the fields of health and chemistry and aims to develop a foundation model for generative learning tasks on atomistic data. Advances in artificial intelligence, particularly generative models, have led to significant progress in areas such as protein structure prediction, drug discovery, and materials chemistry. However, these fields face challenges related to a lack of reliable experimental data and the high energy costs of computation. The objective of this PhD project is to address these challenges by developing a foundation model. Some major research centers have worked in this direction (Berkeley, Cambridge, Berlin) but have limited themselves to foundation models in the fields of materials chemistry or biology, working separately.
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Début de la thèse : 01/10/

Funding category

Funding further details

Financement d'un établissement public Français