DeepPoseKit

DeepPoseKit - это набор программных инструментов с высокоуровневым API для оценки 2D позы по заданным пользователем ключевым точкам. DeepPoseKit, можно использовать для: аннотирования изображений или видеокадров с заданными пользователем ключевыми точкам и для обучения моделей оценки позы.

Но самое крутое - не это. Эта библиотека была написана учеными для оценки поз животных (то есть для научных исследований).

Вот так вот ScientificML потихоньку врывается в жизнь обычных Computer Scientists. За наводку спасибо @pathetic_low_freq

📎Статья 🖥Код

#ScientificML #pose #biology

Benchmarking deep generative models for diverse antibody sequence design

Дизайн новых и разнообразных белков, соответствующих заданной структуре, остается важной нерешенной задачей. В последнее время глубокие генеративные модели, которые обучаются только на основе последовательностей или на основе последовательностей и структур совместно, показали впечатляющие результаты в решении этой задачи.

Исследователи из IBM рассматривают три недавно предложенные глубокие генеративные схемы для проектирования белков: (AR) авторегрессионная генеративная модель на основе последовательности, (GVP) графовая нейронная сеть на основе точной структуры и Fold2Seq.

Авторы сравнили эти модели на задаче вычислительного дизайна последовательностей антител, которая требует проектирования последовательностей с высоким разнообразием для функциональной привязки. Модель Fold2Seq превосходит две другие базовые модели по разнообразию конструируемых последовательностей.

📎 Статья

#ScientificML #biology #generative

The PAIR-R24M Dataset for Multi-animal 3D Pose Estimation

Если мы разберёмся с основами социального и коллективного поведения животных - мы сможем узнать много нового о жизни. Важным шагом в изучении механизмов, лежащих в основе социального поведения, является точное считывание трехмерной позы взаимодействующих животных.

В недавней работе представлен набор данных PAIR-R24M (Paired Acquisition of Interacting oRganisms - Rat) для оценки трехмерной позы нескольких животных, который содержит 24,3 миллиона кадров RGB-видео и трехмерного захвата движения взаимодействий лабораторных крыс.

PAIR-R24M, поможет усовершенствовать подходы к трехмерному отслеживанию животных и поможет в выяснении нейронных основ социального поведения.

📎 Статья
🗂 Датасет

#datasets #ScientificML #biology

Generalized Shape Metrics on Neural Representations

В нейронауках и в глубоком обучении количественная оценка (не)сходства нейронных представлений в разных сетях является темой, представляющей значительный интерес.

Ученые из Стэнфорда, Гугла и Института Аллена придумали как вычислять метрики между нейронными представлениями. Причём, эти представления могут быть записаны как с реальных животных, так и с нейросетей.

Они регистрируют активность K сетей, следовательно могут вычислить все попарные расстояния и собрать их в матрицу расстояний K × K. Поверх матрицы они применяют алгоритмы кластеризации и уменьшения размерности.

Таким образом, они придумали довольно элегантный и простой способ сравнивать нейронную активность между животными и нейросетями.

📎 Статья
🎥 Видео
🖥 Код

#ScientificML #biology

Интересное интервью про то, как вернуть биологию в нейронные сети: https://youtu.be/smxwT82o40Y

Learning inverse folding from millions of predicted structures

В Фэйсбук тоже решили увлечься биологией. Они рассматривают проблему предсказания последовательности белка по координатам его атомов (по его форме).

Для решения этой задачи выпустили модель обратного сворачивания белка (inverse protein folding).

Модель обучена на 12 миллионах белковых структур, предсказанных AlphaFold2.

🎮 Colab
🐙 Git
📎 Статья

#ScientificML #biology