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Das Forschungsthema „Modern Machine Learning Approaches for Quantitative Inference of Gene Regulation from Genomic and Epigenomic Features“, an dem unser Chief AI Scientist, Michael Banf, maßgeblich als Gasteditor beteiligt war, wurde kürzlich in der Zeitschrift Frontiers in Plant Science veröffentlicht.
Das Forschungsthema, herausgegeben in Zusammenarbeit mit Kangmei Zhao von der Carnegie Institution for Science und Thomas Hartwig vom Max-Planck-Institut für Pflanzenzüchtungsforschung, demonstriert eindrucksvoll, wie moderne KI-Technologien komplexe biologische Daten effektiv analysieren können. Es bietet neue Einblicke in die Pflanzenbioinformatik und eröffnet Perspektiven für den Einsatz von KI in der Genregulation.
Wir möchten allen Beteiligten danken, deren Expertise und Engagement diesen Erfolg ermöglicht haben. Wir hoffen, dass die Artikel als wertvolle Ressource dienen und zur Inspiration für weiterführende Forschungen anregen.
Mehr Informationen finden Sie unter folgendem Link: Frontiers in Plant Science - Guest Editorial
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Liliya Imasheva stellte auf der Conf42 Large Language Models 2026 eine Validierungs-Pipeline zur Bewertung von KI-Zusammenfassungen vor.
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Perelyn stellte auf der IOCMA 2026 der Konferenz unser Verfahren vorgestellt, das Graphdaten wie Lieferketten oder Netzwerke so transformiert, dass KI-Modelle auch über große Distanzen hinweg verlässlicher daraus lernen.
