Έμβλημα Πολυτεχνείου Κρήτης
Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Facebook  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Instagram  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Twitter  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο YouTube   Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Linkedin

19
Ιουλ

Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας κ. Τσολέκα Μάριου - Σχολή ΗΜΜΥ
Κατηγορία: Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας  
ΤοποθεσίαΗ παρουσίαση θα γίνει με τηλεδιάσκεψη
Ώρα19/07/2021 09:00 - 10:00

Περιγραφή:

ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
Πρόγραμμα Προπτυχιακών Σπουδών

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ
ΜΑΡΙΟΣ ΤΣΟΛΕΚΑΣ

θέμα
Εύρεση της Καλύτερης Σύνθεσης για Βιολογικές Προσομοιώσεις στο PhysiBoSS 
Finding the Best Configuration for Biological Simulations at PhysiBoSS

Εξεταστική Επιτροπή
Καθηγητής Αντώνιος Δεληγιαννάκης (επιβλέπων)
Αναπληρωτής Καθηγητής Μιχαήλ Λαγουδάκης
Αναπληρωτής Καθηγητής Βασίλειος Σαμολαδάς

Περίληψη
Οι βιολογικές προσομοιώσεις με στόχο την προσομοίωση μεγάλων πληθυσμών κυττάρων έχουν καθιερωθεί πλέον ως ένα απαραίτητο εργαλείο της μοντέρνας επιστήμης και το λογισμικό που έχει αναπτυχθεί με αυτόν τον σκοπό κατά νου είναι περίπλοκο, καθώς χρειάζεται να προσομοιώσει όχι μόνο την αλληλεπίδραση των γειτονικών κυττάρων, αλλά και και το πώς επηρεάζεται το καθένα από εξωτερικούς ερεθισμούς, καθώς και πως επηρεάζονται ομάδες εξ αυτών. Βάσει των παραπάνω δεν καθιστά έκπληξη το ότι αυτές οι προσομοιώσεις έχουν αρκετά μεγάλο χρόνο εκτέλεσης, πράγμα που καθιστά δύσκολη και χρονοβόρα την εκτέλεσή τους για κάθε δυνατό συνδυασμό παραμέτρων σε αναζήτηση ενός βέλτιστου αποτελέσματος. Το σύστημα που παρουσιάζεται σε αυτή την διπλωματική εργασία έχει ως στόχο
την επίλυση αυτού του προβλήματος, χρησιμοποιώντας την μέθοδο της Μπαεσιανής βελτιστοποίησης για να βρει στοχαστικά έναν βέλτιστο συνδυασμό παραμέτρων, για τις βιολογικές προσομοιώσεις του PhysiBoSS, ο οποίος θα ελαχιστοποιεί τον αριθμό των ζωντανών καρκινικών κυττάρων. Θεωρώντας τις προσομοιώσεις αυτές ως συναρτήσεις  ̈μαύρα κουτιά ̈, καθίσταται δυνατό να συγκλίνει γοργά το σύστημα σε έναν βέλτιστο συνδυασμό παραμέτρων που αντιστοιχεί στο επιθυμητό ολικό μέγιστο ή ελάχιστο, εκτελώντας έναν πολύ μικρό αριθμό προσομοιώσεων.

Abstract 
Biological simulations for simulating large cell populations have become a necessary tool in modern science and the software that has been developed with that goal in mind is complex, having to emulate not only how neighboring cells interact with each other, but also how external stimuli and environmental factors affect the population as a whole and how it affects groups of it. It is of no surprise then, that these simulations have a considerable execution time, which makes it time consuming to exhaustively run those simulations for different configurations in search of an optimal result. The system presented in this paper ventures to remedy that problem by leveraging Bayesian optimization to stochastically find that optimal configuration, for PhysiBoSS’s biological simulations, that minimizes the number of alive cancer cells. By treating simulations as black box functions it is possible to rapidly converge to an optimal configuration that corresponds to the desired global optima using only a small number of simulations.

 

Meeting ID: 282 103 7415
Password: 221573

© Πολυτεχνείο Κρήτης 2012