@      AWS副总裁:人造智能和机器学习能为抗击新冠肺热做些什么

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AWS副总裁:人造智能和机器学习能为抗击新冠肺热做些什么

  Swami Sivasubramanian/文 当下,全世界照样处在与新冠肺热的强烈起义之中,每一点技术创新和聪明才智的行使,都使吾们在制服这一疾病的道路上又先进了一步。

  今年3月,前白宫始席数据科学家DJ Patil领导一队自愿者行家找到AWS追求协助,期待AWS声援他们搭建一个基于场景进走规划的工具来模拟新冠肺热的湮没影响,为相通“吾们必要多少张病床”或者“吾们答该发布多长时间的居家阻隔指令”如许的题目追求答案。

  可见,人造智能和机器学习技术在更好地理解息争决新冠肺热疫情危险方面能够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。

  在与新冠疫情的搏斗中,吾们不悦目察到机器学习的行使主要荟萃在以下几个周围:一是拓展与客户疏导的手段,二是理解新冠病毒的传播机理,三是添快新冠病毒钻研和对症治疗。

  快捷扩展和调整运营模式

  各栽周围的结构,包括公共机构及私营企业,为了让员工和客户进走居家阻隔或保持外交距离,都在追求新的手段以升迁运营效率。在这栽转折过程中,机器学习技术为声援长途通信、实现长途医疗及珍惜粮食坦然挑供了主要而有效的工具。

  举个例子,中国的柯基数据正在结相符AWS机器学习进走这方面的做事。柯基数据说相符中国疾控中央的权威行家们开发了新冠肺热智能问答幼助手,并于2020年2月3日在中国疾控慢病中央的官方渠道正式上线。他们行使来自中国疾控中央、卫健委等官方渠道的权威信息,结相符专科文献和词库,再行使机器学习和自然说话处理、知识图谱技术对专科信息进走结构化、整相符归类并竖立新冠肺热防护的知识图谱,快速打造了一套实在率很高的新冠肺热智能问答体系,协助公多、新冠肺热患者及大夫解决常见题目,挑供了获得权威防控知识的便捷途径。自上线以来,新冠肺热智能问答幼助手平均每天为数千名患者和大夫挑供服务,累积解决了数十万个题目。

  为避免对食品供答链造成损坏,食品添工商和当局必要实时晓畅当地农业的状况。另一家农业技术初创企业Mantle Labs,在三个月内免费向零售商挑供其领先的人造智能农作物监测解决方案,保证英国的食品供答链在疫情期间平常运转。这项技术经由过程评估农作物的卫星图像以尽早向农民和零售商挑示湮没的题目,让他们能够更好地管理供答、采购和库存计划。这一功能的实现得好于该平台安放的定制化机器学习模型,经由过程融相符来自多个卫星的图像实现对农业状况挨近实时的评估。

  钻研新冠肺热的传播机理

  机器学习还在协助钻研人员和从业者分析大量数据来展望新冠肺热的传播,从而实现疫情预警,确定易感人群。此前添州 Chan Zuckerberg Biohub(陈·扎克伯格生物中央)的钻研人员竖立了一个模型来预估未被发现的新冠肺热感染者数目及其对公共健康的影响。钻研隐瞒了全球12个地区。经由过程行使机器学习技术并与AWS诊断开发计划配相符,他们开发了一栽新的手段来量化未被检测到的感染者,即通太甚析病毒在人群中传播时如何变异从而臆测有多少被遗漏的感染者。

  在疫情爆发之初,一家凝神于操纵人造智能技术检测疫情爆发的添拿大初创企业BlueDot,是最早对这次呼吸道疾病骤然爆发发出预警的公司之一。该公司操纵机器学习算法对65栽说话的音信报道、航空公司数据和动物疾病网络进走筛选来展望疾病的传播,随后由通走病学家审核数据终局,从科学角度验证这些结论是否有意义。BlueDot行使这些钻研收获为卫生体系官员、航空公司和医院挑供洞察,协助他们更好地展望和管理风险。

  机器学习也协助相关领导机构对新冠疫情做出更明智的决策。今年3月,由前白宫始席数据科学家DJ Patil领导的一队自愿者行家找到AWS追求协助,期待AWS声援他们搭建一个基于场景进走规划的工具来模拟新冠肺热的湮没影响,为相通“吾们必要多少张病床”或者“吾们答该发布多长时间的居家阻隔指令”如许的题目追求答案。他们必要扩展其开源模型,以便美国各地的州长都能够晓畅接触、感染和入院者的数目,来更好地做出答对计划。该机构与AWS和约翰·霍普金斯大学布隆博格公共卫生学院亲昵配相符,将该模型迁移到了云端,在短短几个幼时内处理了多个场景,并将模型推广到美国一切50个州和美国以外,协助做出直接影响新冠疫情全球传播的决策。

  各栽机构也在钻研局限新冠病毒传播的手段,稀奇是针对易感人群。AWS与人造智能初创公司Closedloop配相符,行使他们在医疗数据方面的专科知识,识别感染新冠病毒后发生主要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”,这是一个基于人造智能的展望模型,能够识别能够发生新冠病毒主要并发症的高风险人群。这个指数正被医疗体系、护理管理机议和保险公司用来识别高危人群,呼吁他们偏重洗手和保持外交距离,葡京威尼斯vlp向他们挑供食物、卫生纸和其他必需品,协助他们进走居家阻隔珍惜。

  添快针对新冠病毒的钻研和对症治疗

  医疗机议和钻研人员都面临着相关新冠病毒的信息成倍添长的题目,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,能够协助钻研人员快速、方便地搜索大量钻研论文和文档,为诸如“什么时候唾液中的新冠病毒含量最高”之类的题目找到答案。AWS新冠病毒搜索工具是竖立在艾伦人造智能钻研所开发的包含逾128000篇钻研论文及其它原料的新冠病毒盛开搜索数据集上的。如许一个机器学习解决方案能够从非结构化文本中挑取相关的医学信息,并挑供了兴旺的自然说话查询功能,能够协助钻研人员添快发现有效信息的速度。

  同时,在医学影像周围,钻研人员正行使机器学习辅助识别图像中的模式,协助大夫尽早发现并尽早诊断病情。

  在中国,一家凝神聪颖长途心电平台及专科会诊服务的初创企业好体康,经由过程联网专科心电设备和云端长途医疗平台协助中幼医疗机构解决专科大夫资源不能的题目。他们行使AWS的机器学习服务快速构建了其AI训练和推理场景,升迁了模型训练的速度。此次新冠疫情期间,原由很多重症患者存在心脏并发症的题目,好体康的聪颖长途心电平台为多多身处阻隔病房不方便大夫往往监测心脏受损状况的病患挑供了服务。此外,在很多大医院缩短甚至休憩清淡接诊的情况下,他们还服务于下层医疗机构,让患者在家门口就能获得三甲医院水准的专科诊断,快速完善心脏题目的初诊和分诊,缩短误诊、漏诊,真实做到了将患者留在下层,大幅缩短跨区传播的风险。

  机器学习也有助于添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个已经由过程美国药监局(FDA)审核的上市药物、以及超过1万栽中药成分分子,进走了老药新用的扫描,成功找到了183个能够对新冠病毒有湮没治疗凶果的药物。之后,晶泰科技对这些药物的活性进走了排序,然后又经由过程更添高精度的计算手段,最后锁定了38个药物。晶泰科技能快捷地完善大量药物筛选,得好于其Intelligent Digital Drug Discovery and Development (ID4)云端智能药物研发平台。在这个平台上,晶泰科技经由过程自立研发的基于AWS GPU计算实例的机器学习框架,实现大周围的模型训练及参数优化。同时在AI模型钻研及设计初期,晶泰科技的科学家团队能够经由过程Amazon SageMaker服务实现对于模型及参数的快速验证,其友谊的交互式界面添速了算法研发效率。

  一家英国的人造智能公司BenevolentAI也在行使人造智能技术晓畅人体对新冠病毒的逆答,从而进走药物治疗方面的钻研做事。他们行使人造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能够按捺新式冠状病毒。他们行使机器学习获得基因、疾病和药物之间的内在相关,筛选出一组药作古相符物。仅仅几天,BenevolentAI就发现巴里替尼(一栽现在用于治疗类风湿性关节热的药物,由礼来公司Eli Lilly一切)是其筛选出的多多药物中的最佳的候选药。巴里替尼现在正在美国国家过敏和传染病钻研所(NIAID)进走后期临床试验,以钻研其行为新冠肺热湮没治疗手段的有效性和坦然性。药物进入临床试验的速度逆映了新冠疫情的紧迫性,也表现了人造智能技术在促进新疗法发现方面的主要性。

  吾起终坚信机器学习有潜力协助解决吾们面临的最大挑衅。随着全世界的通力配相符,吾们坚信这一能够性正变得越来越大。期待在这个艰难的时刻,吾们能够在全球周围内共同全力,不息创新,让机器学习更好地贡献于抗击新冠肺热的新途径。

  (作者系现任亚马逊云服务AWS副总裁,此前,他曾任AWS的NoSQL数据库总经理,兼管大数据营业。Swami老师拥有250多项发明专利,发外过40余篇科技论文,同时也是多个学术整体和走业结构的成员。此外,他还打造了30项以上的AWS云服务,包括:CloudFront、Amazon RDS、Amazon S3、Amazon's Paxos based lock service 以及最早的Amazon Dynamo等。Swami老师与沃纳·威格尔(Werner Vogels)老师是Amazon Dynamo论文的主要作者,该论文荣获“美国计算机协会名人堂大奖”)