A biológiailag informált neurális hálók (BINN) vizsgálata a bioinformatika egyik aktív kutatási területe. Ontológiák (KEGG, GO, Reactome) formájában elérhető biológiai tudás integrálásával olyan ritka MLP architektúrák hozhatóak létre, melyekben egy neuron megfeleltethető egy ontológiai kifejezésnek (útvonal, biológiai folyamat), valamint bemenetén csak az ontológia szerinti leszármazottjainak megfelelő neuronokat látja. Ez a megközelítés egyrészt jelentősen csökkentheti a paraméterszámot, ami előnyt jelent a magas dimenziójú, de alacsony mintaszámú omikai adathalmazok esetén. Másrészt, a teljesen összekötött hálókkal szemben egy magyarázható modellt eredményez, melyben minden neuron egy adott biológiai entitásnak felel meg. A BINN-eket jellemzően genetikai, transzkriptomikai és proteomikai adatokon használják betegségek és egyéb fenotípusok osztályozására. A projekttárgy keretében a hallgatók megismerkedhetnek a BINN módszertannal, az azt megalapozó szakirodalommal, valamint különböző implementációs lehetőségekkel. Az alapok elsajátítása után a módszert különböző irányokban tovább lehet fejleszteni (paraméterszám további korlátozása extra információ bevitelével; magyarázatgenerálás; federált BINN; bemeneti modalitások ötvözése, …). Mivel ezek a kutatási irányok jelenleg is aktívan fejlődnek, a projekt során elért eredmények akár tudományos publikáció alapjául is szolgálhatnak.