Base de données biologiquesLes bases de données biologiques sont des bibliothèques répertoriant des informations sur les sciences de la vie collectées grâce à des expériences scientifiques, à la littérature publiée, aux technologies expérimentales à haut débit, et aux analyses informatiques. Elles contiennent des informations venant de divers champs de recherche tels que la génomique, la protéomique, la métabolomique, la phylogénétique et les puces à ADN.
Intelligence artificielle dans la santévignette|Rayon X d'une main, avec calcul automatique de l'âge osseux par un logiciel informatique. L'intelligence artificielle (IA) dans la santé est l'utilisation d'algorithmes et de logiciels pour s'approcher de la cognition humaine dans l'analyse de données médicales complexes. Plus précisément, l'IA est la capacité des algorithmes informatiques à tirer des conclusions sans intervention humaine directe. L'objectif principal des applications des IA dans le domaine de la santé est d'analyser les relations entre, d'une part, la prévention ou les traitements et, d'autre part, l'état de santé des patients.
Biologie de synthèseLa biologie de synthèse, ou biologie synthétique, est un domaine scientifique et biotechnologique émergeant qui combine biologie et principes d'ingénierie, dans le but de concevoir et construire (« synthétiser ») de nouveaux systèmes et fonctions biologiques, avec des applications notamment développées par les secteurs agropharmaceutique, chimique, agricole et énergétique. Les objectifs de la biologie de synthèse sont de deux types : Tester et améliorer notre compréhension des principes gouvernant la biologie (apprendre en construisant).
Réseau biologiqueUn réseau biologique est tout réseau touchant au domaine des systèmes biologiques. Un réseau est un système avec des sous-unités qui sont liées entre elle pour former un tout, comme des espèces formant un réseau alimentaire entier. Les réseaux biologiques fournissent une représentation mathématique des connexions trouvées dans les études écologiques, évolutives et physiologiques, tout comme les réseaux de neurones. L'analyse des réseaux biologiques par rapport aux maladies humaines a conduit au domaine de la médecine des réseaux.
Potentiel de reposLe potentiel de repos membranaire (RMP, pour l'anglais resting membrane potential) est le potentiel électrochimique de membrane de la membrane plasmique d'une cellule excitable lorsqu'elle est au repos ; c'est un des états possibles du potentiel de la membrane. En introduisant une électrode de mesure à l'intérieur de la cellule (voir la méthode de patch-clamp), on constate une différence de potentiel : la face interne de la membrane est négative par rapport à une électrode de référence placée sur la face externe de la membrane.
Maximum de parcimonieLes méthodes de maximum de parcimonie, ou plus simplement méthodes de parcimonie ou encore parcimonie de Wagner, sont une méthode statistique non-paramétrique très utilisée, notamment pour l'inférence phylogénétique. Cette méthode permet de construire des arbres de classification hiérarchique après enracinement, lesquels permettent d'obtenir des informations sur la structure de parenté d'un ensemble de taxons. Sous l'hypothèse du maximum de parcimonie, l'arbre phylogénétique « préféré » est celui qui requiert le plus petit nombre de changements évolutifs.
Computational phylogeneticsComputational phylogenetics is the application of computational algorithms, methods, and programs to phylogenetic analyses. The goal is to assemble a phylogenetic tree representing a hypothesis about the evolutionary ancestry of a set of genes, species, or other taxa. For example, these techniques have been used to explore the family tree of hominid species and the relationships between specific genes shared by many types of organisms.
Risque de catastrophe planétaire lié à l'intelligence artificielle généraleLes risque existentiel ou risque de catastrophe planétaire lié à l'intelligence artificielle générale est un risque d'extinction humaine ou autre catastrophe mondiale irréversible hypothétiquement associé à des progrès substantiels dans l'intelligence artificielle générale (IAG). alt=Source: mikemacmarketing|vignette|290x290px Un argument avancé est que l'espèce humaine domine actuellement les autres espèces parce que le cerveau humain a des capacités qui manquent aux autres animaux.
Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
