Un expert dans le domaine de la recherche en intelligence artificielle appliquée (IA) qui a passé de nombreuses années à étudier et à travailler aux États-Unis vient de rentrer en Chine pour poursuivre de nouvelles opportunités découlant du développement rapide de l'IA en Chine, en particulier dans le domaine de la recherche pharmaceutique, selon le SCMP.
Fu Tianfan, ancien professeur adjoint titulaire au Rensselaer Polytechnic Institute de Troy, dans l'État de New York, a rejoint l'École d'informatique de l'Université de Nanjing en décembre 2024.
Fu Tianfan, expert en recherche appliquée en IA, poursuivra sa carrière dans la découverte de médicaments et le développement de matériaux à l'Université de Nanjing après avoir travaillé et étudié aux États-Unis. Photo : SCMP
Selon le profil du scientifique sur le site Web de l'université, son travail se concentre sur la découverte de médicaments et le développement de matériaux alimentés par l'IA.
Le Dr Pho Thien Pham, 32 ans, a déclaré que l'investissement croissant de la Chine dans l'enseignement supérieur a créé des opportunités sans précédent pour les jeunes scientifiques comme lui.
« L'Université de Nanjing allie un riche héritage culturel à une position de leader incontestée en sciences naturelles. Son expertise en sciences fondamentales offre un environnement propice à mes recherches sur l'application de l'IA à la recherche scientifique », a déclaré le scientifique Fu Tianfan au Washington Post le week-end dernier .
Il a ajouté que le fait d’être plus proche de sa famille après de nombreuses années à l’étranger était également un facteur important dans sa décision de rentrer chez lui pour travailler.
Selon l'expert Pho Thien Pham, l'intelligence artificielle a profondément transformé le processus traditionnel de recherche scientifique. Dans le domaine de la découverte de médicaments, qui reposait auparavant sur des essais-erreurs coûteux et chronophages, la recherche peut désormais être accélérée grâce à l'apprentissage automatique et au big data.
Au lieu de tester manuellement des milliers de composés, les chercheurs peuvent désormais former des modèles d’apprentissage profond basés sur des mécanismes médicamenteux connus et examiner virtuellement d’énormes bibliothèques moléculaires pour prédire les « candidats » à fort potentiel thérapeutique.
Source : https://vietnamnet.vn/ly-do-nha-khoa-hoc-tai-nang-tu-bo-su-nghiep-day-hua-hen-tai-my-de-ve-nuoc-2384661.html
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