Speaker :- Dr. Sandip Saha

Title of the Talk :- Exploring Data-Driven Potential Landscapes and Velocity Prediction

Date, Time and venue :- 21 April 2025, 5:00 PM - 6:40 PM at Seminar Hall, Dept of Mathematics.

About the speaker :- Dr. Sandip Saha is currently working as a Career Development Fellow at the National Centre for Biological Sciences (NCBS-TIFR), Bangalore, India. Previously, he did various postdoctoral positions at ISI Kolkata, TU darmstadt in Germany, and KAUST in Saudi Arabia. His current work focuses on optimizing Physics-Informed Machine Learning models for complex developmental processes, supported by Mathematical modelling. He obtained his Ph.D from the S.N. Bose National Centre for Basic Sciences.

सार:- ODE, PDE और बूलियन मॉडल जैसे मजबूत और पूर्वानुमानित गतिशील अवस्था-स्थान मॉडल विकसित करना, सिस्टम बायोलॉजी में एक प्रमुख चुनौती बनी हुई है। सीमित डेटा के कारण इन मॉडलों को अक्सर कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है, जिससे मॉडल संरचनाएँ कम निर्धारित होती हैं और पैरामीटर स्पेस बहुत बड़ा हो जाता है। यह प्रस्तुति भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग पर केंद्रित है, जिसमें गणितीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग को मूलभूत भौतिक सिद्धांतों के साथ जोड़ा गया है। कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम में वैरिएशनल सिद्धांत, लैग्रेंजियन और हैमिल्टनियन जैसी अवधारणाओं को शामिल करके, हमारा लक्ष्य सिस्टम बायोलॉजी डायनेमिक्स के लिए पूर्वानुमान क्षमताओं को बढ़ाना है। इसमें रोग गतिशीलता का विश्लेषण करने और गैर रूढ़िवादी मॉडल में स्थिति डेटा से वेग डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए संभावित परिदृश्यों का निर्माण करने के लिए एक पाइपलाइन बनाना शामिल है। इस एकीकृत दृष्टिकोण के माध्यम से, जिसमें मॉडलिंग और सिमुलेशन दोनों शामिल हैं, हम जैविक प्रणालियों में जटिल गतिशीलता की अपनी समझ को बेहतर बनाने का प्रयास करते हैं।