Решение задач биоинформатики предполагает работу с большими многомерными данными, поэтому компания NOVEL с момента основания всегда использует современные методы обработки сигналов и методы искусственного интеллекта. К настоящему моменту нами накоплен большой опыт использования передовых подходов и создания собственных алгоритмов. Компания обладает мощными вычислительными ресурсами. Наша команда владеет различными технологиями, в том числе PyTorch, Catalyst, SciKit-learn, XGboost, Luigi и Docker, и часто принимает участие в различных хакатонах и конкурсах, чтобы приобрести опыт решения новых сложных задач и поделиться своими знаниями. В частности, в 2021 году в нескольких номинациях был выигран конкурс «Open Problems in Single-Cell Analysis» и сделан посвященный этому доклад на конференции NeurIPS 2021.
Для своих клиентов NOVEL быстро создаёт решения на основе методов искусственного интеллекта и предоставляет результаты в виде веб-приложений или on-premises. Тщательная доработка позволяет добиться максимальной точности решения задач для наших заказчиков.
Спектр задач, которые на данный момент решает NOVEL с помощью подходов ML:
- обработка изображений с приборов (микроскопы, секвенаторы ДНК);
- обработка медицинских изображений (КТ, МРТ, рентген) с целью помощи в постановке диагноза;
- обработка изображений спутниковых снимков;
- анализ и модификация белковых последовательностей с целью предсказания и улучшения свойств белков;
- анализ пептидных последовательностей для решения задач иммуноинформатики;
- анализ последовательностей РНК и ДНК с целью предсказания таксономической принадлежности и других свойств;
- предсказание эффективности лекарственных препаратов с использованием табличных данных экспрессии генов;
- предсказание экономических и спортивных показателей в табличных данных;
- фундаментальные исследования в области топологии.