Michele Ceriotti représente l'EPFL dans un nouveau programme ELLIS
Le tableau de Michele Ceriotti © Michele Ceriotti
Le professeur de la Faculté des sciences et techniques de l’ingénieur Michele Ceriotti représente l'EPFL dans un nouveau programme ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems) dédié au machine learning pour la découverte de molécules.
Le réseau ELLIS a approuvé un nouveau programme sur le machine learning pour la découverte de molécules, qui sera représenté à l'EPFL par Michele Ceriotti, directeur du Laboratoire de science computationnelle et modélisation (COSMO) de la Faculté des sciences et techniques de l’ingénieur.
Le programme est soutenu par le NCCR MARVEL et le Centre Européen de Calcul Atomique et Moléculaire (CECAM), et se concentrera sur l'utilisation du machine learning pour accélérer la découverte de molécules. De nouvelles molécules dotées de fonctions ou d'activités spécifiques peuvent donner naissance à de nouveaux médicaments, sécuriser l'approvisionnement alimentaire mondial via l'agrochimie, ou permettre la conversion et le stockage durables de l'énergie pour contrer ou atténuer le changement climatique.
« La découverte de molécules et de matériaux est un domaine dans lequel l'intelligence artificielle peut faire, et fait déjà, une réelle différence », a déclaré Michele Ceriotti. « Le réseau ELLIS a reconnu l'importance de ce sujet et la nécessité d'une équipe interdisciplinaire pour soutenir ce programme. »
Dialogue, impacts et éducation
La découverte de nouvelles molécules ou de matériaux moléculaires optimisés pour un usage particulier peut prendre beaucoup de temps et est très coûteuse. Les méthodes de machine learning (ML) peuvent accélérer la découverte de molécules, mais les experts du domaine et les chercheurs en ML doivent travailler ensemble pour s'assurer que le ML a un impact dans des scénarios du monde réel.
Le nouveau programme ELLIS, auquel participent 17 chercheurs et boursiers d'institutions telles que l'EPFL, l'ETHZ, l'Université de Cambridge et le MIT, favorisera ce dialogue de plusieurs manières. Ils chercheront à démontrer l'impact du ML sur la chimie, la catalyse, la découverte de médicaments, la conversion énergétique, et la modélisation moléculaire en général, ainsi qu'à faire progresser des domaines tels que l'apprentissage de la représentation moléculaire et la prédiction des propriétés par le ML.
Le programme facilitera également la formation et l'éducation de la prochaine génération de scientifiques à l'interface de la chimie et du ML par le biais de programmes d'études et d'ateliers.
À propos du réseau ELLIS
ELLIS, fondé en 2018, est un réseau d'excellence paneuropéen en IA qui se concentre sur la science fondamentale, l'innovation technique et l'impact sociétal. Le réseau s'appuie sur machine learning comme moteur de l'IA moderne et vise à garantir les compétences et l'indépendance de l'Europe dans le domaine grâce au programme ELLIS PhD & Postdoc ; aux unités ELLIS, dont une à l'EPFL ; en plus des programmes ELLIS.
Les programmes, dirigés par des chercheurs européens exceptionnels et comprenant des chercheurs de premier plan en tant que boursiers du programme, se concentrent sur des domaines problématiques à fort impact. Il existe actuellement 14 programmes ELLIS couvrant des sujets allant de la Santé à la Théorie, algorithmes et calculs des systèmes d'apprentissage modernes.