Physics-Informed Machine Learning (PIML) sovitti yhteen tieto- ja datapohjaisen mallintamisen ja dynaamisten järjestelmien mallintaminen, mikä on johtanut useisiin menestyksekkäisiin sovelluksiin, kuten ilmastomallien simulaatioiden parantamiseen ja nopeuttamiseen. Tämä yhdistelmä on ratkaisevan tärkeä myös biologian edistämisessä, joka on kuuluisa seuraavista tekijöistä joka kamppailee epävarman tiedon ja heterogeenisen datan kanssa, esimerkiksi ennustettaessa rokotevastetta uudelle virukselle yksilöllisellä tavalla. Näiden ominaisuuksien vuoksi PIML:n suora soveltaminen biologisiin järjestelmiin on luonnostaan puutteellista, mikä estää sen täyden muutosvoiman. Ehdotankin paradigman muutosta kohti uutta alaa, biologiaan perustuvaa koneoppimista (Biology-Informed Machine Learning, BIML), jossa painotetaan epävar

2026

2030