Stillingsbeskrivelse

Jeg fokuserer på avanserte representasjonslæringsteknikker, med særlig vekt på å utvikle nye likhetsmål og klyngemetoder. Forskningen min utforsker hvordan relasjons—utvunnet fra komplekse datasett som romlig omikk—kan fange opp intrikate avhengigheter utover parvise interaksjoner, og dermed gi en dypere forståelse av medisinske og biologiske data. Gitt utfordringene knyttet til varierende strukturer og merkede samples, har arbeidet mitt som mål å integrere underliggende semantiske relasjoner gjennom kunnskaps-embeddinger og ikke-euklidiske geometrier. Ved å utnytte disse avanserte teknikkene søker jeg å utvikle mer meningsfulle likhetsmål som forbedrer analysen av medisinske og helserelaterte data, og som til syvende og sist bidrar til bedre prediktiv modellering og beslutningstaking i kliniske og biomedisinske anvendelser.