Funke Group
Il gruppo di Jan Funke sviluppa tecniche di computer vision e machine learning progettate per lavorare in stretta collaborazione con annotatori umani, oltre a metodi di explainable AI che rendono trasparenti i processi decisionali dei modelli di apprendimento automatico. In particolare, il gruppo si interessa all’identificazione di strutture di interesse in dataset di grandi dimensioni. Il lavoro del gruppo ha contribuito in modo sostanziale al campo della connectomica, nonché alla segmentazione e al tracciamento delle cellule in dataset di live-cell imaging. Inoltre, il gruppo di Jan Funke ha sviluppato metodi per individuare pattern sottili nei dataset biologici, in grado di rivelare differenze fenotipiche precedentemente sconosciute. Per aumentare ulteriormente l’utilità e l’interpretabilità dei metodi di machine learning, il gruppo progetta anche modelli che incorporano direttamente vincoli biofisici e conoscenze di dominio. Finora, i loro modelli sono stati utilizzati per contare fluorofori oltre il limite di diffrazione e per inferire le regole della plasticità sinaptica a partire da misurazioni comportamentali.
