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人工(智)能和(机)器学习(能)为抗击新冠肺炎(做)些什(么)?

时间:2020-07-07 14:46:03   来源:【红灯区找妹子上门包夜服务」【薇/信34850731】 浏览量:38933

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  【环(球)网(报)(道)】作为世界顶(级)的AI(盛)会,第三届世界人(工)(智)(能)大会WAIC 2020峰(会)(将)于7(月)9(日)至11日举行。(虽)然由于全(球)疫情的原(因),今年的大会多采用以线上为主(的)形(式),但(仍)(吸)引了全球业界“大咖”云(端)赴会。

  据(悉),亚(马)逊云服务AWS将全面(亮)相本次行业盛(会),AWS 副总裁 Swami Sivasubramanian将代表 AWS 在(线)出席(并)(发)表(题)为《(突)破常规:(机)器学习无处(不)在》(的)演讲。就在(这)场云端(峰)会召开之前,Swami Sivasubramanian(发)表了(题)为《人(工)智能(和)机器学习能(为)抗击(新)冠肺(炎)(做)些(什)么?》(的)署名文章,其中详细阐述了人工(智)能和机器(学)习(技)术如何在(攻)克新冠肺(炎)疫情方面发(挥)重要作用,又(是)如何(助)力人类应对共同的(挑)战,全文(如)下:

  (人)(工)智能和机器学(习)能为抗击(新)冠肺炎做些什么?

  AWS机(器)学习副总裁Swami Sivasubramanian

  各类(机)构(都)在快(速)应用人工智能和(机)(器)(学)(习)技术遏制新冠疫情

  科研、(医)(疗)(保)健甚至农(业)(领)域(都)在部署(人)工(智)能和机器(学)习技术

  当下,全世界依(然)处在与(新)冠肺炎的(激)烈抗争之中,每一点(技)术创(新)和聪明才智(的)运(用),(都)使我们在(战)胜(这)一疾(病)的(道)路上又前(进)了一(步)。(其)(中),人工智能(和)(机)器学习技术在更好地(理)解(和)解决新冠肺炎(疫)情危机(方)(面)可以发(挥)至为关(键)(的)作用,尤其(是)机器学(习)技术,它使计算机能够模(拟)(人)类智(能),处理(大)(量)数据(并)快(速)(识)别规律和洞(察)(新)的发现。

  在(与)(新)冠疫情的斗争(中),我们观察(到)机(器)学(习)的应用主(要)集中(在)(以)(下)几个领域:(一)(是)拓(展)与(客)户沟(通)的方式,(二)是理(解)新冠病毒的传播机理,(三)是加快(新)(冠)病毒研究(和)对症治疗。

  (迅)速(扩)展和(调)(整)运营(模)式

  各种规(模)的组(织),包括公(共)机构及(私)营企业,为了让员工和客户进行居(家)隔离或(保)(持)社交(距)离,都(在)寻找新的(方)式以提(升)(运)营效(率)。在这种(转)(变)过程中,(机)(器)学习技术为支持远程通信、实现远程医疗及保护粮(食)安(全)(提)(供)了重要而有效的(工)具。

  (中)国(的)柯(基)数据正(在)结合AWS(机)器学习(进)行这方面的工作。柯基数据(联)合中国疾控中心的权威(专)(家)们(开)发了新冠肺炎智能问答小(助)(手),(并)于2020年2月3日(在)中国(疾)(控)慢病(中)心(的)(官)(方)渠道正式上线。他们利(用)来(自)中国疾(控)中(心)、(卫)(健)委(等)官方(渠)道的权(威)信息,结(合)(专)业文献和词库,(再)利用机器学(习)和自然语(言)处理、知识图谱技(术)对(专)(业)信息进(行)(结)(构)(化)、整合(归)类并建(立)(新)冠(肺)(炎)防护的知(识)(图)谱,快速(打)造(了)一套准(确)(率)(很)高的新(冠)肺炎智能问答(系)统,帮助公(众)、新冠(肺)(炎)患者及医生解(决)常(见)问(题),提供(了)获得权威(防)控知识(的)便捷途(径)。自上线以来,(新)冠(肺)(炎)智能问答小助手平均每天(为)(数)千名患者和医生提供服务,(累)积(解)决(了)数十万个问题。

  为避(免)对(食)(品)(供)应(链)(造)成破坏,食(品)加工(商)(和)政府需要实时了解当(地)(农)(业)的(状)况。另一家AWS(客)户、农(业)(技)(术)初创(企)业Mantle Labs,在(三)个月(内)(免)费向(零)售商提供其(领)(先)(的)人工智能(农)作物监测解决方案,保证英国(的)食品供(应)(链)在(疫)(情)期间(正)常运转。这项技术通过评估(农)作物的卫星图像以尽早向农民和(零)售商提示潜在的问题,让他们能(够)更(好)地管理供(应)、采(购)和(库)存计划。这一功能(的)(实)现得益于该平台部署的定制化(机)(器)学(习)(模)型,通过融(合)来自(多)个卫星的(图)像(实)现(对)农业状况接近(实)时的评估。

  研究新冠(肺)炎的传播机理

  机器学(习)还在(帮)助研究人(员)和从业者分析大(量)数据(来)预测(新)冠肺炎的传播,(从)而(实)现疫情(预)警,确定(易)(感)人群。此前加州 Chan Zuckerberg Biohub(陈·扎克伯格生物中心)的(研)究(人)员(建)立了一个模型来(预)(估)(未)被发现(的)(新)冠(肺)炎感(染)者数量(及)其对公(共)健康的影(响)。(研)(究)覆盖了(全)(球)12(个)地区。通过运用机器学习技术(并)与AWS(诊)(断)开发计划合作,他(们)开发了一种新(的)(方)(法)来量(化)未被检(测)到的(感)染者,即通过分(析)病毒在(人)群中传播时如何(变)异从而推断有多少被(遗)(漏)的感染者。

  在疫情(爆)发之初,AWS客户、一(家)专注于使用人工智能技术(检)测疫(情)爆(发)(的)加拿(大)(初)创企业BlueDot,(是)最早对这次(呼)吸道疾病(突)然爆发发(出)预警的公司(之)一。(该)公司使(用)(机)(器)(学)(习)(算)法对65种语言的(新)闻(报)道、航空(公)司(数)据(和)动物疾病网络进行筛选来(预)测疾(病)的传播,随(后)由流行病学家审核(数)据结(果),从科(学)(角)度(验)证这些(结)论是否(有)(意)(义)。BlueDot利(用)这些研究成果为卫生系统官(员)、航空公司和(医)院提供洞(察),(帮)助他们更好地预(测)和(管)理风险。

  机器学习(也)帮助相关领导机构对新冠(疫)情(做)(出)更明智的决策。今年3月,由前(白)宫(首)(席)数(据)科学家DJ Patil领导的一队志愿者(专)家找到AWS寻求帮助,(希)望AWS支持他(们)搭建一(个)(基)(于)场景进行(规)划的(工)具(来)模拟新(冠)肺炎的潜在影响,(为)类似“我们需要多少张病床”(或)者“我(们)(应)该(发)布(多)(长)(时)(间)的(居)(家)隔离(指)令”这样的问(题)寻找(答)(案)。(他)们(需)要扩展其开源模型,以便美(国)各(地)的州长都能够(了)(解)接触、感染(和)(住)院者(的)(数)量,(来)更好地做(出)(应)对(计)划。该机构(与)AWS和约(翰)·霍普金(斯)大(学)布隆博格公(共)(卫)生(学)院密(切)合作,将该(模)型转(移)到(了)云端,在(短)(短)几(个)小(时)内处(理)了多(个)场景,并(将)模型推广(到)美国(所)有50(个)(州)(和)(美)(国)以外,(帮)(助)做(出)直接影(响)新冠疫情(全)球(传)播的决(策)。

  (各)种机构也在(研)究限(制)(新)(冠)病(毒)传播的方法,特(别)(是)(针)对易感人群。AWS与(人)工智能初创公司Closedloop合(作),利用(他)们在(医)疗数据方(面)的专(业)知识,识别感染新冠病(毒)后发(生)严(重)(并)(发)(症)(的)(高)风险(患)(者)。Closedloop开发并开源了一(个)新冠(病)毒易感指数“C-19指数”,这是一个(基)于人工智能(的)预测(模)型,(可)(以)识别可能发(生)新冠病毒严重并发症的(高)(风)险人群。这个指(数)正被医疗系统、护理管理机构(和)保险公司用(来)识别高危人群,呼吁(他)们重视洗手(和)保持社交(距)离,向他们(提)供食物、卫生纸(和)(其)他(必)需(品),(帮)助他们进行居家(隔)离保护。

  加快针对新冠病毒的研究和对症治疗

  医(疗)(机)构和研究人(员)都面(临)(着)有关新冠病(毒)的(信)息成倍(增)长的问题,很难获得(对)症(治)疗的有(效)(信)息。(为)此,AWS发布了新(冠)数(据)搜索工具(CORD-19 Search),(一)个由(机)(器)学(习)技(术)(驱)动的(搜)索(网)站,可以帮助(研)究(人)(员)快速、方(便)(地)搜索大(量)研(究)论文和(文)档,为诸如“什么时(候)唾液中的新冠病毒(含)(量)最高”(之)类的问题(找)到答案。AWS新冠病毒搜索工(具)是建立在艾伦人工(智)能研究所开发的(包)含(逾)128000(篇)研(究)论文及其它(资)(料)的新冠病毒开放(搜)(索)数据集上的。(这)样一个(机)器学(习)解(决)方案可以(从)非结构(化)文本中提取相(关)(的)医学信息,(并)提供了强(大)的自然语言查(询)功能,可以帮(助)研(究)(人)员加快发现(有)用(信)息(的)速度。

  同(时),(在)医学(影)像领域,(研)(究)人员正利用(机)器学习辅助识(别)图像(中)的模式,帮助医生尽早发现(并)尽早诊断病(情)。

  在(中)(国),一(家)(专)注智(慧)远(程)心(电)平台及专(业)会诊服务(的)(初)创企业益体康,通过联(网)(专)业心电(设)备(和)云端远程(医)疗平(台)(帮)助(中)小医疗机构解决(专)(业)医生资源(不)足的问题。他(们)利(用)AWS的机器学习服务快(速)(构)建了其AI训(练)和推理场景,提升了(模)(型)训练(的)速度。(此)次(新)冠疫情期(间),(由)(于)许多重(症)患者存在(心)脏并发(症)(的)(问)题,益体康的(智)(慧)(远)(程)心电(平)台为众多身(处)隔(离)病(房)不方(便)(医)生(时)时(监)测心(脏)受损状(况)的病患提供(了)服务。(此)(外),在(许)多大医(院)减少甚至暂停普通接诊的情况下,他们还(服)务于基层医疗机构,让(患)者在(家)门(口)就(能)获得三(甲)医院水(准)的(专)(业)诊断,快(速)(完)成心脏问题的初诊和分诊,减少误诊、漏诊,真正做(到)了将患(者)留在(基)层,大幅减少跨区(传)播的(风)险。

  (机)(器)学(习)也(有)助于加速发(现)有(助)于治疗新(冠)(病)毒的药(物)。

  总部位(于)深圳、在(北)(京)和波士顿设有分部的晶(泰)(科)技(XtalPi),是一家以计算(驱)动(药)物(研)发创新的科技(公)司。在新(冠)疫情爆(发)后,该公司很快对近3000个已通过(美)国药监局(FDA)(审)核的上市药物、以及超(过)1万种中药成分分子,(进)行了老药新用(的)扫描,成功(找)到了183(个)可能对新冠病(毒)有潜在(治)疗效果的药物。之后,晶(泰)(科)技(对)这些药(物)的(活)(性)进(行)了排序,然后又通过更加高精(度)(的)计(算)(方)法,最终锁(定)(了)38个药(物)。晶泰科技(能)迅速(地)完成大(量)(药)物筛选,得益(于)其Intelligent Digital Drug Discovery and Development (ID4)云端智能药(物)研(发)平台。在这个平(台)上,(晶)泰(科)技通(过)自(主)研发的(基)于AWS GPU计算实例(的)机(器)学习框架,实现大规模的模型训练及(参)(数)优(化)。同时在AI模型研究及设计(初)期,晶泰科技的科学家团队能(够)通过Amazon SageMaker服(务)实(现)对于模型及参数的(快)速验(证),其友好的交互式界面(加)速了算法研发(效)率。

  AWS客户、一家英国的(人)工(智)能公司BenevolentAI也(在)利(用)人(工)智能技术了解人(体)对新(冠)病毒(的)(反)应,(从)而进行药物治疗方面的研究(工)作。他们利用人(工)智(能)药物发(现)平台开展(了)一(项)调查,以(确)定已经获(准)上市(的)药(物)中哪些有可能抑(制)新型冠状病毒。他们利用机器学习(获)得基因、疾病和(药)物之间(的)内在关系,筛(选)(出)(一)组药物化合物。仅仅几天,BenevolentAI(就)(发)现(巴)(里)替尼(一(种)目前用于治疗(类)(风)湿性(关)节炎(的)(药)物,由礼来公司Eli Lilly(所)(有))是其筛选出的(众)多(药)物中的最(佳)的候选药。(巴)里替尼目前正在(美)国国家过敏和(传)染病研究所(NIAID)进行(后)期(临)(床)试验,以研究其(作)为新冠(肺)炎(潜)(在)治疗方(法)的(有)(效)(性)(和)安全性。药(物)进入临床试验的(速)度反映(了)新(冠)(疫)(情)(的)紧迫性,也体现了(人)(工)智能技术(在)促进新疗法(发)现方面的重要(性)。

  (我)始(终)相(信)机器学习有潜(力)帮(助)解(决)(我)(们)面临的最大挑战。(随)着(全)世(界)的通力协作,我们相信(这)(一)(可)能性正变得(越)来(越)(大)。希望在这(个)艰(难)的时(刻),我们(能)(够)在全球范围(内)共同努力,(不)(断)创(新),让(机)器学习更好地(贡)(献)于(抗)(击)新(冠)肺(炎)的(新)途径。

【编(辑):苑菁菁】

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