Новости Software

Intel помогла NASA в изучении с помощью ИИ воздействия космической радиации на астронавтов

Учёные из лаборатории NASA Frontier Development Lab (FDL) совместно со специалистами подразделения Intel AI Mentors провели исследование здоровья астронавтов для улучшения понимания физиологических последствий воздействия космической радиации на человека. Используя ИИ-технологию Intel учёные из FDL создали первый в своём роде алгоритм определения биомаркеров, указывающих на развитие рака, который использует данные о воздействии радиации на людей и мышей.

Поверхность Марса / Изображение: Intel

Поверхность Марса / Изображение: NASA

Как известно, космическая радиация способна проникать через несколько слоёв стали, оказывая негативное воздействие на ткани человека, что может привести к проблемам со здоровьем астронавтов в будущем, в том числе появлению онкологических заболеваний. Информация о здоровье астронавтов практически не публикуется, поэтому учёные использовали данные из нескольких закрытых источников. Специалисты Intel и FDL разработали алгоритм причинно-следственного машинного обучения, доступный всем участники проекта. Каждая организация загружала свои данные для обучения ИИ, при этом не обмениваясь секретной информацией с другими.

Команда исследователей Frontier Development Lab / Изображение: FDL

Команда исследователей Frontier Development Lab / Изображение: FDL

В ходе исследования была создана модель CRISP 2.0, которая помогла учёным доказать, что данные о воздействии радиации на грызунов могут использоваться изучения воздействии излучения на человека. В результате был создан ИИ-алгоритм, позволяющий определять гены, на которые воздействует радиация, а также их связь с онкологическими заболеваниями. В работе использовалась платформа машинного обучения Intel Open Federated Learning (OpenFL) и исследования команды FDL в облаке Google Cloud, что позволило обучать и объединять модели CRISP 2.0, полученные из NASA и других учреждений без необходимости перемещать их в другое место.

«С помощью Intel мы сформулировали, как модели машинного обучения причинно-следственных связей могут работать с данными в разных местах, без необходимости их перемещения. Во время FDL 2021 мы достигли поставленной цели, заключающейся в использовании индивидуальных алгоритмов для улучшения понимания и поддержания здоровья астронавтов. Это очень ценное исследование, которое поможет астронавтам на Международной космической станции, будущих космических станциях и предстоящей лунной миссии в 2024 году», — считает один из исследователей Пол Дакворт (Paul Duckworth).

Астронавт NASA Меган МакАртур / Изображение: NASA

Астронавт NASA Меган МакАртур / Изображение: NASA

«Команда FDL Astronaut Health достигла поистине невероятных результатов в этом году — как в их новой комбинации данных о человеке и мышах, так и в идентификации с помощью причинно-следственных связей нескольких генов, ответственных за развитие рака. Эта работа является свидетельством того, что что может получиться при совместной работе государственных и частных учреждений и как федеративное обучение может использоваться для свершения открытий, которые в противном случае оказались бы недостижимы. Мы уверены, что эти исследования будут способствовать улучшению здоровья астронавтов», — считает ведущий технический куратор Intel Патрик Фоли (Patrick Foley).

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
Прежде чем оставить комментарий, пожалуйста, ознакомьтесь с правилами комментирования. Оставляя комментарий, вы подтверждаете ваше согласие с данными правилами и осознаете возможную ответственность за их нарушение.
Все комментарии премодерируются.
Комментарии загружаются...
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥