Conferencia: 'Muestreo de IA de Rutas Moleculares usando Trayectorias Generadas por Humanos en iMD-XR: Trabajando en la intersección de la interacción humano-computadora, el aprendizaje automático y la química computacional'

Las simulaciones de dinámica molecular a menudo tienen dificultades para explorar de manera eficiente caminos de transición raros y de alto valor. Los paisajes energéticos irregulares y las largas escalas de tiempo implicadas significan que el muestreo ingenuo desperdicia enormes recursos computacionales en regiones no interesantes del espacio de configuraciones.

La Dinámica Molecular Interactiva en Realidad Virtual (iMD-VR) ofrece una alternativa convincente: la intuición humana, guiada por retroalimentación de fuerza en tiempo real y visualización 3D inmersiva, puede identificar rápidamente coordenadas de reacción plausibles y caminos de transición que los algoritmos tradicionales pasan por alto.

Esta charla presenta un marco para destilar esa experiencia humana en sistemas de IA capaces de muestreo autónomo de caminos, explorando cómo las trayectorias capturadas de operadores humanos que navegan a través de sistemas moleculares en VR se utilizan para entrenar modelos que pueden interactuar más tarde con simulaciones de iMD-VR, y considerando los desafíos prácticos de este enfoque: extraer representaciones significativas de baja dimensión a partir de datos de interacción en VR de alta dimensión, manejar la escasez y variabilidad de las demostraciones humanas, y validar que los caminos generados por la IA respeten la física subyacente en lugar de simplemente imitar patrones de movimiento humano.

Sobre el ponente

Mohamed Dhouioui es investigador postdoctoral en CiTIUS (Centro de Investigación en Tecnologías Inteligentes, Universidad de Santiago de Compostela). Su investigación actual se centra en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial para simulaciones de dinámica molecular.

Sus intereses de investigación incluyen aprendizaje automático, ciencia de datos, dinámica molecular y sistemas embebidos. Tiene un doctorado en Ingeniería de Sistemas Informáticos de la Universidad de Sfax, donde su investigación doctoral se centró en Edge AI. Su trabajo actual explora la aplicación de IA a simulaciones moleculares interactivas, incluyendo trayectorias generadas por humanos y aprendizaje por imitación en sistemas moleculares de alta dimensión.