米乐m6网站:用图像识别做基因预测谷歌拿到了FDA挑战赛最高分
去年,谷歌宣告从MobileFirst(移动先行)改向AIFirst(人工智能先行)。在过去的几年内,其不仅并购了多家AI公司(还包括主攻语义解读、语义网络的Metaweb;深度自学公司DNNresearch;专心于机器学习跟神经网络研究的DeepMind;聊天机器人API.AI等),由谷歌旗下DeepMind公司团队研发的阿尔法狗(AlphaGo)也在近期沦为了“网红”,其在去年与棋士世界冠军、职业九段运动员李世石展开了扣人心弦的人机大战,并且以4:1的总比分获得胜利。谷歌发售的TensorFlow深度自学框架也获得了普遍的赞誉。
当然,谷歌还得之后在人工智能领域“做事情”。制订目标打破GATKGATK(TheGenomeAnalysisToolkit)是目前用于最普遍的二代测序数据分析软件,主要侧重于变异的查询、基因分析且高度重视数据质量。GATK用于了一种人工编码算法,可以将统计数据应用于到测序机器最经常错误的地方。
2015年6月份,GoogleGenomics(谷歌基因组)宣告与博德研究所(BroadInstitute)展开合作,两者合力发售基因组分析软件GATK(TheGenomeAnalysisToolkit)的云端版。谷歌基因组是谷歌公司为协助科学界存储、处置和管理海量基因组数据而搭起的云端平台,于2013年3月份发售。
科学家可利用谷歌云端获取的API模块,储存、处置、分析以及共享DNA序列。不过,谷歌并不符合于此,想要自己研发一套能打破GATK的基于人工智能的工具。此前,谷歌的人工智能对遗传学一无所知。事实上,这些人工智能工具只用来辨识图像,正如辨识上传遍谷歌猫狗照片的神经网络一样,要自学的地方还有很多。
MarkDePristo和RyanPoplin接掌了这项工作,他们也曾是GATK创立小组的成员。DePristo回应:“(GATK)不有可能再有进展了,我们创建了许多有所不同的模型,但没什么效益。”然后,人工智能技术经常出现了。意味着过去了八个月,(MarkDePristo和RyanPoplin联合研发的)这个神经网络精确辨别了DNA序列中的变异点,夺得了“FDA”(美国食品药品管理局FoodandDrugAdmistraton)挑战赛的最高分。
短短一年,该人工智能已打破了标准的人工编码算法GATK,它就是谷歌DeepVariant。
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