زمینه‌های علمی آزمایشگاه

 زمینه‌های اصلی فعالیت‌های این آزمایشگاه بطور مختصر به شرح زیر است.

 

پردازش توپولوژیک داده‌ها  (Topological Data Analysis)

در این حوزه، از ابزارهای پیشرفته توپولوژیک برای درک ساختار داده‌های پیچیده و چندبعدی استفاده می‌شود.
   - با کمک ابزارهایی مثل همولوژی پایدار، می‌توان حفره‌ها و ویژگی‌های پایدار داده را شناسایی کرد.
   - داده‌پردازان با ساخت شبکه‌های توپولوژیک (شبیه‌سازی شده از داده‌ها) می‌توانند روابط پنهان را آشکار کنند.
   - این روش‌ها به تحلیل داده‌های پزشکی مانند شبکه مغز، تصاویر MRI و داده‌های مربوط به بیماری‌های مزمن کمک بزرگی کرده‌اند.
   - بطور ویژه در یادگیری ماشین، ساختار توپولوژیک می‌تواند در درک بهتر نتایج مدل‌ها مؤثر باشد.
 

تحلیل هندسی داده‌ها (Geometric Data Analysis)

در این روش، داده‌ها از نگاه هندسی مورد بررسی قرار می‌گیرند، به‌ویژه در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
   - هندسه محاسباتی به ما امکان می‌دهد تا روابط پیچیده در داده‌های با ابعاد بالا را شناسایی کنیم.
   - ابزارهایی مثل خمینه‌های استیفل و گراسمان به دسته‌بندی و انطباق داده‌ها در دامنه‌های متفاوت (مثلاً شناسایی اشیا در اینترنت اشیا) کمک می‌کنند.
   - هندسه در طراحی الگوریتم‌های یادگیری و فهم ساختار مدل‌ها نقش بنیادین دارد.
 

نظریه هندسی کنترل (Geometric Control Theory)

این نظریه سیستم‌های دینامیکی مکانیکی را در فضاهایی با ساختار هندسی بررسی می‌کند.
   - به جای فضاهای تخت، در این مدل‌ها با خمینه‌هایی سر و کار داریم که معادلات حرکت در آن‌ها تعریف می‌شوند.
   - کاربرد این روش در طراحی سیستمهای کنترل در صنایع رایج است.
 

 پردازش غیرخطی سیگنال و تصویر (Nonlinear Signal/Image Processing)

با توجه به این که سیستم‌های طبیعی معمولاً غیرخطی هستند، روش‌هایی مثل توابع پایه‌ای شعاعی و سری ولترا برای مدل‌سازی روابط ورودی-خروجی کارایی بالایی دارند.
   - این روش‌ها، توانایی درک رفتار سیستم‌های دینامیکی پیچیده را دارد و در پردازش سیگنال به کار گرفته می‌شود.
   - کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌هایی مانند مهندسی مالی، زیست‌پزشکی و دینامیک سیالات دارد.
   - از این روش برای تحلیل سیگنال‌هایی استفاده می‌شود که رفتار آن‌ها با استفاده از مدل‌های خطی قابل پیش‌بینی نیست.
 

 مدلسازی زیستی (Biological Modeling)

بدن انسان دارای پیچیدگی‌های فراوانی در سطح فیزیکی و شیمیایی است که برای درک آن نیاز به تحلیل دقیق داده‌های بیولوژیکی داریم.
   - علم داده به ما کمک می‌کند تا از اطلاعات به‌دست‌آمده از ژن‌ها، RNA و پروتئین‌ها رفتار بدن را تحلیل کنیم.
   - یکی از شاخه‌های مهم در حوزه درمان، پزشکی دقیق (شخص محور) است؛ در این روش تصمیم‌گیری برای درمان و تغذیه بر اساس ویژگی‌های منحصر به‌فرد بیمار انجام می‌شود.
   - الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند از داده‌های زیستی، اهداف درمانی جدیدی استخراج کنند.
   - این تحلیل‌ها در شناخت بهتر بیماری‌هایی مثل سرطان، دیابت، اختلالات خواب، بیماری‌های ریوی و مشکلات تیروئیدی بسیار مؤثر بوده‌اند.
 

بلاک‌چین (Blockchain)

بلاک‌چین یک فناوری مبتنی بر رمزنگاری است که با حذف واسطه‌ها، امنیت داده‌ها را حفظ کرده و امکان تراکنش‌های سریع، ارزان و شفاف را فراهم می‌کند. در این سیستم، هر تراکنش در یک دفترکل غیرقابل تغییر ثبت می‌شود و همه اعضای شبکه نسخه‌ای از آن را در اختیار دارند.
   - این فناوری برخلاف سیستم‌های رایج که به واسطه‌هایی مثل بانک‌ها یا نهادهای متمرکز نیاز دارند، ارتباط مستقیم بین افراد را ممکن می‌کند.
   - با این روش، خطر نابودی اطلاعات به دلیل خرابی سرور یا حمله به مرکز داده کاهش می‌یابد.
   - از کاربردهای مهم آن می‌توان به قراردادهای هوشمند، بانکداری نوین و بیمه اشاره کرد.