Nous utilisons des algorithmes d’apprentissage (SVM, Deep Learning) sur plusieurs fronts de recherche.
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Premièrement nous essayons d’entrainer les machines à prédire les relations entre facteurs de transcriptions et leurs cibles. Pour ce faire nous mettons en œuvre des SVMs et du Deep Learning de manière à superviser l’apprentissage par des relations expérimentalement validées. Par ailleurs, une partie de notre utilisation de l’IA réside dans l’automatisation de classifications d’images automatique pour accélérer les investigations expérimentales et ouvrir le champs de possible dans le phénotypage automatique. Par exemple nous avons entrainé une IA à classifier automatiquement des patterns d’accumulation du Fer dans les tissus d’Arabidsopsis thaliana. Finalement, nous utilisons aussi l’IA (DNN) pour analyser et améliorer les données de microscopie issues de la technologie Spt-PALM (Type data enhancement). L’ensemble de ces fronts de recherche se font en étroite collaboration avec l’équipe du Pr MAS (IMAG) à l’université de Montpellier.
