Federated Learning
Verteiltes maschinelles Lernen, das Modellschulungen zwischen Dateninhabern koordiniert, ohne ihre Rohdatensätze zu zentralisieren.
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Computergestütztes Proteindesign
Die algorithmische Erzeugung von Aminosäuresequenzen soll sich in Strukturen mit spezifischen biochemischen Funktionen falten.
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Kausalinferenz
Statistische und experimentelle Rahmenbedingungen zur Schätzung, wie Interventionen die Ergebnisse verändern, anstatt nur Assoziationen zu beschreiben.
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Synthetische Biologie
Design und Konstruktion biologischer Systeme unter Verwendung von technischen Prinzipien, quantitativen Modellen und molekularen Werkzeugen.
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Homomorphe Verschlüsselung
Kryptographische Verfahren, die ausgewählte Berechnungen auf verschlüsselten Daten ermöglichen, ohne vorher den Klartext preiszugeben.
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Graphenneuralnetzwerke
Machine-Learning-Architekturen, die Repräsentationen von Einheiten lernen, die durch relationale Strukturen verbunden sind.
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Bayessche Inferenz
Ein Rahmen für die Aktualisierung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen über unbekannte Mengen, wenn neue Beweise beobachtet werden.
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Vulkanausbruchdynamik
Die gekoppelten Strömungs-, Entgasungs- und Fragmentierungsprozesse, die bestimmen, wie Magma an die Oberfläche gelangt und ausbricht.
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Ozeanzirkulation
Die Wind-, Auftriebs- und Gezeitenbewegung des Meerwassers, die Wärme, Kohlenstoff, Nährstoffe und Dynamik umverteilt.
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Mikrobiom-Metagenomik
Die kulturunabhängige Analyse kollektiver mikrobieller Genome, die aus einer Umwelt- oder Wirts-assoziierten Probe gewonnen wurden.
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Proteinfaltung
Der Prozess, durch den eine Aminosäurekette die dreidimensionale Struktur erhält, die für die biologische Funktion erforderlich ist.
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Künstliche neuronale Netze
Mehrschichtige Rechenmodelle, die verteilte Darstellungen lernen, indem sie gewichtete Verbindungen aus Daten anpassen.
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