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Tony Ribeiro remporte le best paper award à la conférence internationale ILP

Tony Ribeiro, post-doc au sein de l’équipe MeForBio dans le cadre d’un projet collaboratif franco-japonais co-financé par le National Institute of Informatics (NII, à Tôkyô) et le RFI Atlanstic 2020, a obtenu le « best paper award » à la conférence internationale ILP (International Conference on Inductive Logic Programming). Il s’agit d’une conférence de référence dans le domaine de la programmation logique inductive, sous-domaine de l’intelligence artificielle. Elle a cette année été intégrée à la conférence IJCLR (International Joint Conference on Learning & Reasoning). 

Tony a démarré ce travail l’an dernier en partant 6 mois au NII dans l’équipe de Katsumi Inoue, et l’a concrétisé par un article tout juste accepté dans la revue « Machine Learning Journal ». Il l’a poursuivi au cours de son post-doc au sein de l’équipe MeForBio depuis janvier 2021. 
Sa contribution se situe dans le domaine de l’apprentissage de modèles dynamiques explicables de systèmes biologiques. Jusqu’alors, pour construire un modèle discret à partir de données de séries temporelles (par exemple des données d’expression génétique en fonction du temps), il fallait faire une hypothèse préalable sur le mode de mise à jour du modèle. Cette question des modes de mise à jour est au coeur de nombreuses recherches, et parmi les plus connus figurent les modes de mise à jour synchrone (plusieurs variables du modèle sont mises à jour simultanément) ou asynchrone (une unique variable peut être mise à jour). 
Dans cet article de 62 pages (“Learning any memory-less discrete semantics for dynamical systems represented by logic programs”, pre-print accessible sur https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02925942/), Tony a proposé avec ses co-auteurs un algorithme permettant d’apprendre un modèle logique à partir de données de séries temporelles sans faire d’hypothèse préalable sur le mode de mise à jour du modèle. Cet algorithme est accompagné d’une implémentation pratique, disponible sous la forme d’une API Python accessible à tous. L’apport de cette contribution a été reconnue tant par l’acceptation de cet article dans Machine Learning Journal (https://www.springer.com/journal/10994 – revue classée Q1 dans Scimago https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=24775&tip=sid&clean=0) que par l’obtention de ce « best paper award ».  

Utopiales 2019 : CODER / DECODER !

La 20ème édition des Utopiales, qui aura lieu du 31 octobre au 3 novembre 2019 abordera le thème Coder/Décoder !

Mais qu’est-ce que le code, que sont les codes ? S’agit-il seulement de systèmes plus ou moins construits, plus ou moins délibérés, visant à transporter un contenu qu’on espère pertinent vers un interlocuteur ? Ou alors, ces codes sont-ils également, schémas invisibles et indispensables, la structure de l’ADN de nos sociétés, de nos œuvres comme celui de nos corps ?

De la partition de La Neuvième Symphonie au C++ (code de programmation), des IA au big data, des équations qui décrivent le monde aux algorithmes qui le transforment, du langage des abeilles à la langue des signes ou au braille, du chiffre de César à Enigma, des langues mortes à l’esperanto ou au klingon, des stéréotypes genrés aux archétypes du récit… Artistes, auteurs et autrices, scientifiques, pertinent.e.s et impertinent.e.s, vont déchiffrer pour nous les structures cachées de la société, du langage, de l’information et de la création. Plus d’infos.

Notons la présence exceptionnelle de Gilles Dowek au travers de plusieurs événements : la machine à différences, la vérité, la puissance de l’algorithme…

Pierre-Antoine Gourraud, partenaire régulier du labo, interviendra le 1er novembre à 10h pour parler de la « méchante IA ».

Soutenance de thèse de Xinwei CHAI (équipe MéForBio)

Xinwei CHAI, doctorant au sein de l’équipe MéForBio, soutiendra sa thèse intitulée « Reachability Analysis and Revision of Dynamics of Biological Regulatory Networks » / « Analyse d’accessibilité et révision de la dynamique dans les réseaux de régulations biologiques »

vendredi 24 mai 2019 à 10h, dans l’amphi du bâtiment S sur le site de l’École Centrale de Nantes.

Jury :
– M. BERNOT Gilles, Professeur des universités / Université Côte d’Azur, Sophia Antipolis
– Mme DUVAL Béatrice, Professeur des universités / Université d’Angers
– Mme LE GALL Pascale, Professeur des universités / CentraleSupélec, Gif sur Yvette
– M. MAGNIN Morgan, Professeur des universités / École Centrale de Nantes
– M. PAULEVÉ Loïc, Chargé de recherche / Université de Bordeaux
– M. ROUX Olivier, Professeur des universités / École Centrale de Nantes

Résumé

Samuel Buchet anime le compte Twitter « En direct du labo »

Samuel Buchet, doctorant au sein de l’équipe MéForBio, et actuellement en stage au NII à Tokyo, a pris la main sur le compte Twitter « En direct du labo » pendant la semaine du 1er au 5 avril 2019. Son fil Twitter, très riche, traite de vulgarisation scientifique, enseignement, modèles logiques, systèmes biologiques, publications, et bien entendu de la vie d’un doctorant en général.

Très instructif !

 

Soutenance de thèse de Emma BEN ABDALLAH (équipe MéForBio)

Emna Ben Abdallah soutiendra sa thèse intitulée « Etude de la dynamique des réseaux biologiques : apprentissage des modèles, intégration des données temporelles et analyse formelle des propriétés dynamiques » / Study of the dynamics of biological networks: learning models, time data integration and model checking analysis.

jeudi 7 décembre à 10h dans l’amphi du bât. S, sur le site de Centrale Nantes.

Jury : Olivier Roux (directeur de thèse), Morgan Magnin (co directeur), Hanna Klaudel (rapporteur, IBISC), Sylvain Sené (rapporteur, LIF), Laurent Trilling (TIMC IMAG), Franck Delaunay (iBV)

Résumé :
Au cours des dernières décennies, l’émergence d’une large gamme de nouvelles technologies a permis de produire une quantité massive de données biologiques (génomique, protéomique…). Ainsi, une grande quantité de données de séries temporelles est maintenant élaborée tous les jours. Nouvellement produites, ces données peuvent nous fournir des nouvelles interprétations sur le comportement des Systèmes Biologiques (SB). Cela conduit alors à des développements considérables dans le domaine de la bioinformatique qui peuvent tirer profit de ces données. Ceci justifie notre motivation pour le développement de méthodes efficaces qui exploitent ces données pour l’apprentissage des Réseaux de Régulation Biologique (RRB) modélisant les SB. Nous introduisons alors, dans cette thèse, une nouvelle approche qui infère des RRB à partir des données de séries temporelles. Les RRB appris sont présentés avec un nouveau formalisme, introduit dans cette thèse, appelé  » réseau d’automates avec le temps » (T-AN). Ce dernier assure le raffinement de la dynamique des RRB, modélisés avec le formalisme des réseaux d’automates (AN), grâce à l’intégration d’un paramètre temporel (délai) dans les transitions locales des automates. Cet enrichissement permet de paramétrer les transitions entre les états locaux des automates et aussi entre les états globaux du réseau.
À posteriori de l’apprentissage des RRB, et dans le but d’avoir une meilleure compréhension de la nature du fonctionnement des SB, nous procédons à l’analyse formelle de la dynamique des RRB. Nous introduisons alors des méthodes logiques originales (développées en Answer Set Programming) pour déchiffrer l’énorme complexité de la dynamique des SB. Les propriétés dynamiques étudiées sont : l’identification des attracteurs (ensemble d’états globaux terminaux dont le réseau ne peut plus s’échapper) et la vérification de la propriété d’atteignabilité d’un objectif (un ensemble de composants) à partir d’un état global initial du réseau.

Mots clés : réseaux de régulation biologique, systèmes complexes, réseaux d’automates, réseaux d’automates avec le temps, apprentissage des modèles, analyse formelle, atteignabilité, attracteurs, Answer Set Programming

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Abstract: Over the last few decades, the emergence of a wide range of new technologies has produced a massive amount of biological data (genomics, proteomics…). Thus, a very large amount of time series data is now produced every day. The newly produced data can give us new ideas about the behaviour of biological systems. This leads to considerable developments in the field of bioinformatics that could benefit from these enormous data. This justifies the motivation to develop efficient methods for learning Biological Regulatory Networks (BRN) modelling a biological system from its time series data. Then, in order to understand the nature of system functions, we study, in this thesis, the dynamics of their BRN models. Indeed, we focus on developing original and scalable logical methods (implemented in Answer Set Programming) to deciphering the emerging complexity of dynamics of biological systems. The main contributions of this thesis are enumerated in the following. (i) Refining the dynamics of the BRN, modelling with the automata Network (AN) formalism, by integrating a temporal parameter (delay) in the local transitions of the automata. We call the extended formalism a Timed Automata Network (T-AN). This integration allows the parametrization of the transitions between each automata local states as well as between the network global states. (ii) Learning BRNs modelling biological systems from their time series data. (iii) Model checking of discrete dynamical properties of BRN (modelling with AN and T-AN) by dynamical formal analysis: attractors identification (minimal trap domains from which the network cannot escape) and reachability verification of an objective from a network global initial state.

Key words: Biological Regulatory Networks, Dynamical analysis, Learning models, Automata Networks, Inference and Revision of Delayed Biological Systems, Answer Set Programming.

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