) |
| ד'ר ניר חנניה. צילום: ניצן זוהר |
דקר ניר חנניה מהפקולטה לכימיה עקש שוליך בטכניון זכה במענק מחקר בתחום ביולוגיית הכרומטין , חקר האופן שבו ה-DNA ארוז בתוך התא וכיצד אריזה זו משפיעה על פעילות הגנים וזהות התא. גנים מופעלים או מושבתים באמצעות מודיפיקציות כימיות המתווספות לחלבונים שסביבם כרוך ה- DNA, אך הבנתנו כיצד מודיפיקציות אלה פועלות ומבקרות את פעילות הגנים עדיין מוגבלת. הפרויקט יעסוק בהחדרת 'כרומטין מותאם אישית' - כרומטין המיוצר במעבדה ונושא מודיפיקציות כימיות מוגדרות – ישירות לתוך תאים חיים, וכך תיווצר נקודת התחלה מבוקרת המאפשרת לחקור את השפעות המודיפיקציות באופן ישיר. באמצעות גישה זו, המעבדה תחקור כיצד מודיפיקציות כימיות על חלבוני הכרומטין מעצבות את פעילות הגנים וכיצד הן משתמרות באופן אמין כאשר תאים מתחלקים. הממצאים צפויים להבהיר כללי יסוד בוויסות גנים, עם השלכות על הבנת מחלות כגון סרטן, שבהן מודיפיקציות כימיות אלו משתבשות לעיתים קרובות.
ד'ר חגי מרון מהפקולטה להנדסת חשמל ומחשבים ע'ש אנדרו וארנה ויטרבי בטכניון זכה במענק מחקר בתחום הלמידה העמוקה – ובפרט בפיתוח שיטות ללמידה מעל רשתות נוירונים עצמן, תחום מתפתח המכונה weight-space learning ("למידה במרחב המשקלים"). רשתות נוירונים הן כיום הבסיס לרוב מערכות הבינה המלאכותית, אך נהוג לחשוב עליהן ככלי שמעבד נתונים – תמונות, טקסט או קול.
הפרויקט מציע נקודת מבט שונה: להתייחס לרשת המאומנת עצמה – למשקלים ולפרמטרים שלה, וכן לתוצרים נוספים שהיא מייצרת (neural artifacts) – כאל סוג חדש של נתונים שאפשר לנתח, לערוך וללמוד ממנו. הפרויקט יעסוק בפיתוח מודלים ותשתית תיאורטית ומעשית שיודעים "לקרוא" רשתות נוירונים אחרות, לנתח מה הן למדו, לשפר ולהתאים אותן ביעילות, ואף לייצר רשתות חדשות. במסגרת זו תחקור המעבדה כיצד אפשר לעבד את מרחב המשקלים באופן שמכבד את המבנה והסימטריות הייחודיות של רשתות נוירונים. הממצאים צפויים להניח כללי יסוד בתחום חדש זה, עם השלכות מעשיות על הנגשה, שיפור ובקרה של מודלים של בינה מלאכותית, ועל היכולת שלנו להבין טוב יותר כיצד הם פועלים.
(דורון שחם דוברת הטכניון)
)