Oportunidades Públicas

Fecha de Creación	Descripción	Mentor(es)	Acciones
03/07/2023	Graph Neural Networks for molecules Graph-based deep learning models have recently surpassed other classical methods in computational chemistry for searching for molecules with specific properties, such as drugs and bioprocess catalysts. The goal of IPRE is to develop neural networks on graphs to calculate the optimal fit of molecule pairs from a database. It's not necessary to start from scratch with neural networks to make smooth progress, and it's useful for those with a passion for tackling difficult problems with combinatorial and geometric aspects. Keywords: deep learning graph neural network Prerequisites: IIC2613 IIC1253 Available vacancies: 2/2 Class Code Initials: IMT This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits Graph Neural Networks para moleculas Modelos de Deep Learning basado en grafos han recien superado a otros metodos clasicos en quimica computacional para la busqueda de moleculas con propiedades especificas, por ejemplo farmacos y catalizadores de bioprocesos. El objetivo de la IPRE es desarrollar redes neuronales sobre grafos, para calcular la forma de encaje optimo de pares de moleculas desde un database. Se necesita no partir desde cero con redes neuronales para poder avanzar sin problemas, y es util si se tiene una pasion para problemas dificiles con aspectos combinatorios y geometricos. Keywords: deep learning graph neural network Prerrequisitos: IIC2613 IIC1253 Vacantes disponibles: 2/2 Siglas iniciales: IMT Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos	Mircea Alexandru Petrache	Ver