报告摘要：生命过程中的多模态、跨尺度和动态性适合使用人工智能方法进行知识挖掘。我们关注从微观到宏观的重要生命过程，针对明确的生物医学问题，开发面向过程的人工智能方法。报告介绍4个面向过程的生物医学问题：细胞分化过程中的动态基因调控网络、药物扰动后的细胞形态响应过程、衰老过程的群体景观和器官异步性，以及生理活动异质性驱动的时序精准用药策略，探究生命过程中的未知规律，为疾病研究和健康管理提供新思路。

报告人简介：王劲卓，北京大学未来技术学院助理研究员，博士毕业于北京大学，主要研究人工智能理论和视频图像分析。在牛津大学完成博士后训练，主要研究人工智能和脑神经科学。入职北大以来，致力于创新人工智能理论方法，解析多模态跨尺度生命过程，研究兴趣包括发育、衰老、药物设计和精准医学等。在Nature Medicine、Nature Computational Science、PNAS等国际期刊及ICLR、ICML、NeurIPS等国际人工智能会议发表论文30余篇。