Extension efficace des modèles de langage à grande échelle avec un mélange d’experts et le calcul analogique en mémoire 3D Contexte académique Ces dernières années, les modèles de langage à grande échelle (Large Language Models, LLMs) ont démontré des capacités impressionnantes dans le traitement du langage naturel et la génération de texte. Cepend...

Prédiction efficace et interprétable des spectres de dichroïsme circulaire électronique : Decoupled Peak Property Learning Contexte académique Le dichroïsme circulaire électronique (Electronic Circular Dichroism, ECD) est un outil clé pour étudier la chiralité moléculaire, en particulier dans la synthèse organique asymétrique et l’industrie pharmac...

Apprentissage multimodal pour cartographier la dynamique génotype-phénotype Contexte La relation complexe entre le génotype et le phénotype a toujours été une question centrale en biologie. Le génotype fait référence à l’information génétique d’un organisme, tandis que le phénotype est la manifestation de cette information génétique dans un environ...

Prédiction et surveillance de la toxicité des inhibiteurs de point de contrôle immunitaire : L’application révolutionnaire du framework DysPred basé sur l’apprentissage profond Contexte académique Les inhibiteurs de point de contrôle immunitaire (immune checkpoint inhibitors, ICIs) représentent une avancée majeure dans le domaine de l’immunothérapi...

Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage profond a réalisé des progrès significatifs dans des tâches complexes. Cependant, le succès de l’apprentissage profond dépend largement de grandes quantités de données annotées, et le processus d’annotation des données est non seulement chronophage e...

Recherche sur l’optimisation de forme et les problèmes de morphing : Développement et application de l’environnement Morpho Contexte académique Les matériaux mous (soft materials) jouent un rôle crucial dans les domaines scientifiques et techniques, notamment dans la robotique molle, les fluides structurés, les matériaux biologiques et les milieux ...

L’apprentissage automatique au service de la chimie quantique : Prédiction des structures électroniques moléculaires avec une précision approchant celle des méthodes de cluster couplé Contexte académique En physique, chimie et science des matériaux, les méthodes de calcul jouent un rôle clé pour révéler les mécanismes sous-jacents des phénomènes ph...

Rapport de recherche sur l’algorithme de transfert de style spatio-temporel pour la génération de stimuli visuels dynamiques Contexte académique L’encodage et le traitement des informations visuelles ont toujours été des domaines de recherche importants en neurosciences et en sciences de la vision. Avec le développement rapide des techniques d’appr...

Cartographie de l’espace génique à résolution unicellulaire : étude sur l’analyse des motifs de signalisation génique (GSPA) Contexte académique La technologie de séquençage ARN unicellulaire (single-cell RNA sequencing, scRNA-seq) a fait des progrès significatifs ces dernières années dans la recherche biologique, notamment en révélant l’organisati...

Algorithmes de modélisation spatiale pour les réactions et le transport dans les cellules biologiques Contexte Les cellules biologiques utilisent des réseaux complexes de réactions biochimiques pour remplir leurs fonctions. Ces réseaux présentent une dynamique spatio-temporelle marquée, avec une compartimentation spatiale significative dans différe...