От фермы к ДНК, данные преобразования сельского хозяйства и точной медицины

На состояние мозговой штурм технологий, участники дискуссии обсудили пути использования данных для повышения сельскохозяйственного производства, повышение устойчивости и персонализации медицины, а также как использовать данные точно и справедливо.

From Farms to DNA, Data Is Transforming Farming and Precision Medicine

Ни для кого не секрет, что данных и аналитики преобразуют только около каждой отрасли, поэтому я не был удивлен, увидев количество сеансов у Brainstorm состояние технологии на тему. Но я нашел обсуждение новых использует для сельского хозяйства и геномные данные довольно интересные, а также с докладом на тему “контроль ИИ”, что действительно пришел слишком данных.

Геномной информации на происхождение и цвет

From Farms to DNA, Data Is Transforming Farming and Precision Medicine

Генеральный директор родословной Марго Георгиадис, и цвет соучредитель и генеральный директор Отман Лараки обсуждали, как геномные данные могут повлиять на рынок здравоохранения.

Георгиадис отметил, что родословной, которой в настоящее время владеет информацией на 100 миллионов семейных историй и крупнейшим хранилищем ДНК потребителя, была вокруг в течение 30 лет и ориентирован на потребителей взаимодействия. Но она также говорила о партнерстве с другими компаниями, чтобы добраться до лучшего состояния здоровья с помощью геномики

Она напомнила собравшимся, что “гены-это еще не твоя судьба,” говоря, что это был только один сигнал, и, что важно обращать внимание на историю своей семьи.

Лараки, чья фирма специализируется на прецизионной медицины, обсудили использование геномной информации о “строительство инфраструктуры здравоохранения, которые могут видеть дальше”. В будущем, мы “не думать о нем, как геномика, мы будем думать о нем, как здравоохранение”. Он отметил огромный разрыв между тем, что мы тратим на здравоохранение и стоимости мы получаем. Это “большая человеческая и предпринимательских возможностей нашего поколения”, – сказал он, отметив, что система здравоохранения является только началом началом использования геномики в первичном звене здравоохранения.

Он рассказал о том, как были и потребительских приложений и население уровня здравоохранения последствий и рассказал о взаимоотношениях компании с широкой Института МТИ.

По-прежнему, Георгиадис отметил конфиденциальности корень из отношения компании со своими клиентами, и сказал, что люди используют и контролировать свои собственные данные. Она сказала, что компания не предоставляет информацию правоохранительным органам, если только он вынужден так поступать, и в прошлом году это произошло только в 10 раз. Запросы были связаны с мошенничеством с кредитными картами, а не генетической информации.

Она сказала, что коллективные выводы, которые можно почерпнуть между записями были важны. “Наш клиент-это не продукт,” сказала она, “что расклад крайне важна.”

Сказал Георгиадис компаний, которые собирают геномной информации должно быть понятно, о чем они стоят, и убедившись, что клиенты понимают, как эти организации будут использовать и обмениваться данными. Она сказала, что родословная, как 23andMe, и Helix был создан набор генетических стандартов конфиденциальности и поощрения других игроков, чтобы подписать. Это включает использование населением уровня данных для медицинских исследований.

Каждая технология создает новые проблемы, заявил Георгиадис. “Как лидеры, мы должны взять на себя ответственность и прогнозировать эти вопросы и установив высокие стандарты для нашего бизнеса”.

Сельскохозяйственные Данные

В другой сессии, генеральный директор Поозерья Бет Форд и Гро интеллекта, учредителем и генеральным директором Сарой Menker обсуждали, как данные изменения в сельском хозяйстве и бизнес вокруг него.

From Farms to DNA, Data Is Transforming Farming and Precision Medicine

Форд говорил о ленд-о научно-Лейкс в прогнозных моделей, которые фиксируют данные о том, что фермер посадил в различных типах почв и какие практики они делают, чтобы помочь фермерам знать, какие изменения они могут внести в течение вегетационного периода. Она сказала, что фирма двигатель Truterra выводы содержит триллион точек данных. Цель-повышение устойчивости, но в то же время повысить производительность.

Поозерья является совместной собственностью фермеров, Форд отметил, и, следовательно, направлены на улучшение производительности в сельском хозяйстве, а также устойчивость. Цель была улучшить структуру стимулов для фермеров, говоря, что 96% ферм по-прежнему семейный. Она обсудила “общей судьбы”, которую все мы разделяем, добавив, что технологии надо или продовольственная безопасность окажется под угрозой.

Она сказала, что сведения индивидуального фермера изолированно, но в сочетании с прогнозной модели, включая данные, полученные от спутников и беспилотников. “Мы будем фиксировать их данные,” сказал Форд, “но они владеть ею.”

Моделей прогнозирования и внесения изменений “в сезон”, как никогда не было более важным, чем в этом году, Форд сказал, отмечая значительный связанных с погодой проблем фермеров. Она сказала, что средний крестьянин в прошлом году потеряла деньги, и что низкие цены на сырьевые товары были проблемой для многих фермеров в течение многих лет.

From Farms to DNA, Data Is Transforming Farming and Precision Medicine

ГРО интеллект работает на построения прогнозных моделей для прогнозирования спроса, предложения и цен для любого сельскохозяйственного продукта в любую точку мира, сказал Menker. Она сказала, что продукты питания и напитки компании, банки, трейдеры нужна эта информация, тем более, что изменения, связанные с экстремальными погодными явлениями. Она отметила, что 10 миллионов акров сельхозугодий были заброшены из-за наводнения в этом году, что составляет 6.5 недополученных доходов млрд. долл.

Menker говорили о том, что система предназначена для приема наборов данных и реагировать на рыночные события, и как это позволит фирмам структура финансовых инструментов для управления рисками. Это, по ее словам, в конечном итоге снизить стоимость капитала для фермеров. Она используется в торговле нефтью и газом, и что это было легче, чтобы получить капитал для развития энергии, чем на ферме.

IBM и Salesforce на данные, справедливости и этики ИИ

From Farms to DNA, Data Is Transforming Farming and Precision Medicine

Компания IBM главный научный операционный директор Дарио Хиль и главный система Salesforce ученый Ричард Socher говорили о AI и важность его использования в таких формах, которые являются этической и Справедливой.

“Каждая отрасль будет влиять на ИИ”, – сказал Socher, но в конце концов ИИ может быть только так хорошо, как данные, которые мы используем, чтобы обучать его. В результате, сказал он, области должен уделять больше внимания вопросам этики. Он отметил, что как и любой инструмент—компьютеры, интернет, или даже молотком—ИИ может использоваться для хорошего или плохого.

Гил назвал ИИ “неудачный термин,” потому что люди слышат термин и думаю, он действует по-своему. Он сказал, что надо просто заменить слово “программа” для “AI”. Что делает его более ясно, где ответственность лежит. “Отчетность должна отдыхать с людьми и организациями, которые создают программное обеспечение”, – сказал он.

Спрашивал про “deepfakes,” Socher сказал, что люди подделали фотографии в течение длительного времени, и в то же время, люди стали лучше выявить поддельные фотографии. Он сказал, Мы должны прийти к единому пониманию с видео, но она в настоящее время очень трудно создать действительно убедительный видео. Сейчас, сказал Socher, он был гораздо больше волнует, что люди создают фейковые новости, делиться им в социальных сетях, и АИ рекомендовать его.

Гил говорил о вопрос о предвзятости, указывая на несколько слоев проблемы. На первый слой базовый алгоритм ИИ. Кроме того, существует проблема данных. Например, он отметил, что существуют правила и аспект ответственности при оценке кредита в банке. Но если вы просто использовать утверждения в течение последних 20 или 30 лет, модель будет кредитовать мужчин, чем женщин. Нейронная сеть не предвзято, сказал он, но набор данных. На другом уровне, он говорил о более высоком уровне предвзятости, в том, что большинство людей, работающих в AI, как белые люди, ситуации, он отметил, что промышленность “пытается улучшить.”

Одно утешало, Гил заявил, что если кто-то отказали в кредите, и человек принимает решение, это легко для одного человека, чтобы дать оправдание. Но если вы посмотрите на решения от алгоритма в течение определенного периода времени, это гораздо легче увидеть, что происходит на самом деле. “АИ ставит зеркало перед нами”, – сказал он, отметив, что это легче изменить алгоритм, чем менять 1000 человек.

Как часть этого, он рассказал о работе IBM делает искать смещения в данных, и принимать более справедливые решения. Он отметил, что справедливость участвует много разных метрик, и что переменные коррелируют друг с другом в скрытых формах, и это сильно затрудняет.

Socher отметить, что уклон был “не так просто снять, как кажется”. Он отметил, что можно удалить расы или пола из алгоритма, но получал тот же результат с учетом зип-код и доход. Он отметил, что это было трудно, потому что Salesforce не построить одно приложение—вместо этого он создает меньше приложений за 150.000 оргам, каждый из которых использует свои собственные данные. Он отметил, что некоторые формы смещения могут быть приемлемыми, такие как не маркетинговый молокоотсосы для мужчин. Но в других случаях это может быть незаконно или неправильно. Нет “серебряной пули”, – сказал Socher, “это должно быть мышление”.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Гуру ПК
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: