Genbio AI ha nominato il dott. Ziv Bar-Joseph come co-fondatore e direttore scientifico, con l’obiettivo di rafforzare i suoi sforzi di ricerca all’intersezione tra intelligenza e biologia artificiale.
In questo ruolo, Bar-Joseph guiderà l’integrazione dei modelli di Fondazione multiscala di Genbio AI, con particolare attenzione alle loro applicazioni nella scoperta e nella medicina dei farmaci. La sua nomina arriva mentre la società fa avanzare il suo lavoro sulla ricerca biologica guidata dall’IA.
Bar-Joseph aveva precedentemente ricoperto posizioni di leadership a Sanofi, dove era vicepresidente e capo dei dati di ricerca e sviluppo e delle scienze computazionali. Ha lavorato per l’apprendimento automatico, la biologia computazionale e le iniziative di scienze dei dati volte ad accelerare la scoperta di droghe e vaccini. Inoltre, è professore di informatica presso la Carnegie Mellon University (CMU), specializzato nella modellazione di sistemi biologici e applicazioni di intelligenza artificiale in biologia genomica e sistemi. Ha ricevuto il premio Overton in biologia computazionale nel 2012.
“Genbio AI sta costruendo un ambiente di ricerca di livello mondiale per sviluppare il primo organismo digitale guidato dall’IA (” Adio “) e sono entusiasta di far parte del team che fa avanzare la biologia guidata dall’IA”, ha detto Bar-Joseph.
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Il co-fondatore e scienziato capo di Genbio AI Eric Xing ha descritto la competenza di Bar-Joseph come “strumentale” nel modellare la ricerca e lo sviluppo dell’azienda. “Ziv è un collega molto abile della CMU e la sua esperienza in biologia computazionale e AI non ha eguali”, ha detto Xing.
Genbio AI si concentra sullo sviluppo di modelli di fondazione multiscala per analizzare i sistemi biologici a diversi livelli, dalle cellule agli organi. La società ha pubblicato sei articoli tecnici che descrivono in dettaglio i suoi lavori su Aido alla conferenza Neurw
Con le operazioni di Palo Alto, Abu Dhabi e Parigi, Genbio AI sta lavorando su una piattaforma progettata per modellare sistemi biologici complessi attraverso i livelli molecolari, cellulari e fenotipici.
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