题     目：元学习在少样本药物筛选中的应用

报 告 人：丁彦昀

单     位：北京工业大学

时     间：2022年10月30日8：00-12:00

地     点：腾讯964-755-112

摘 要：当前，新型药物的研发面临着技术难度大、投入资金多、研发风险大、回报率低和研发周期长等困境。随着疾病复杂程度的提升，新药研发难度和成本愈渐增加。在神经药物的研发中，由于通过认证的药品数量的限制，可用于机器学习的训练样本匮乏，导致传统的机器学习算法在药物筛选中陷入困境。而元学习范式下的小样本学习算法可以像人类一样利用以往经验来解决新的问题，而不是将解决新问题的方法从头学起。通过接受已有任务训练，获取先验信息，并将收集的信息用于学习新任务，因此在药物开发过程中，小样本学习可以解决药物样本量匮乏的问题。

报告人简介:丁彦昀，北京工业大学在读博士。本硕毕业于河南大学数学与统计学院，师从肖运海教授。现为北京工业大学理学部博士生，师从张海斌教授。2020年6月至今，访问南方科技大学张进助理教授。主要研究方向为最优化理论与方法，在OMS，JMIV，OPT，PJO等期刊发表论文多篇。