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用图像识别做基因预测 谷歌拿到了FDA挑战赛最高分

2017-12-14 17:02
来源: 科技行者

去年,谷歌宣布从MobileFirst(移动先行)转向AIFirst(人工智能先行)。在过去的几年内,其不仅收购了多家AI公司(包括主攻语义理解、语义网络的Metaweb;深度学习公司DNNresearch;专注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公司团队开发的阿尔法狗(AlphaGo)也在近期成为了“网红”,其在去年与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行了扣人心弦的人机大战,并且以4:1的总比分获胜。谷歌推出的TensorFlow深度学习框架也得到了广泛的好评。

当然,谷歌还得继续在人工智能领域“搞事情”。

制定目标超越GATK

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GATK(TheGenomeAnalysisToolkit)是目前使用最广泛的二代测序数据分析软件,主要注重于变异的查找、基因分析且高度重视数据质量。GATK使用了一种人工编码算法,可以将统计数据应用到测序机器最常出错的地方。

2015年6月份,GoogleGenomics(谷歌基因组)宣布与博德研究所(BroadInstitute)进行合作,两者联手推出基因组分析软件GATK(TheGenomeAnalysisToolkit)的云端版。谷歌基因组是谷歌公司为帮助科学界存储、处理和管理海量基因组数据而搭建的云端平台,于2013年3月份推出。科学家可利用谷歌云端提供的API接口,储存、处理、分析以及分享DNA序列。

不过,谷歌并不满足于此,想自己开发一套能超越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识别图像,正如识别上传到谷歌猫狗照片的神经网络一样,要学习的地方还有很多。

MarkDePristo和RyanPoplin接手了这项工作,他们也曾是GATK创建小组的成员。

DePristo表示:“(GATK)不可能再有进展了,我们建立了许多不同的模型,但毫无成效。”然后,人工智能技术出现了。

仅仅过去了八个月,(MarkDePristo和RyanPoplin牵头开发的)这个神经网络准确判断了DNA序列中的突变点,赢得了“FDA”(美国食品药品管理局FoodandDrugAdmistraton)挑战赛的最高分。短短一年,该人工智能已超越了标准的人工编码算法GATK,它就是谷歌DeepVariant。

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