NVIDIA发布首个基于AI的癌症分布式学习环境的框架——CANDLE

简介:

066acb06b2a923e0195181e51899c3c29f15eb60


来源:Marketwired


在本月15日举行的2016全球超算大会(SC 2016)上,NVIDIA宣布与美国国家癌症研究所、美国能源部、以及其他数个国家实验室达成合作,将共同合作来加速癌症的研究工作。


这一合作的开展是基于美国总统奥马巴在任期内的最后一次国情咨文演讲中宣布的攻克癌症“登月计划”(Cancer Moonshot)展开的。这一计划旨在5年之内,在癌症预防、诊断和治疗方面能取得一系列前沿突破。这项研究计划的内容包括了创建一个基于AI的癌症分布式学习环境的框架——CANDLE(Cancer Distributed Learning Environment)。这个框架将为研究人员提供一个通用的发现平台,在抗击癌症上释放AI的神力。


b47d3b53cb804801618e2ef83ba5d62dc29b9a1a


CANDLE将会是首个基于AI设计的框架,设计的初衷是希望能够帮助大家更好的了解癌症,为全世界的数据科学家对抗癌症提供一款强有力的工具。


CANDLE的团队成员包括了来自美国国家癌症研究所、Frederick国家癌症研究实验室、美国能源部、以及Argonne, Oak Ridge, Livermore and Los Alamos等地国家实验室的研究员。NVIDIA的工程师和计算科学家将合力为此框架开发一个AI软件平台,配备最新的超级计算基础设施,以期能够帮助癌症的研究人员在每年的生产力上达到10倍的提升。


“AI将会是帮助实现Cancer Moonshot计划目标的关键。”Argonne国家实验室计算、环境和生命科学的副主任Rick Stevens表示。“在三年里,新的计算架构已经将训练神经网络的速度提升的50倍。我们期待未来能提升更多!”


NVIDIA CEO黄仁勋表示:“GPU深度学习为我们提供了一种克服挑战的新型工具,而这些挑战的复杂度是当前最强大的超级电脑也无法处理的。我们和美国国家癌症研究所将一起创建一个针对癌症研究的AI超级计算平台。这次极具雄心的合作是加速美国抗击癌症进程的一次巨大飞跃。”


在加速肿瘤精准医疗方面,这项合作包括了三项试点项目,旨在帮助了解癌症的发展过程、发掘一个比现有的更为高效及无害的治疗方法、以及在临床实验之外,从群体层面了解这些影响这些治疗方法有效性的主要因素。对于这些项目来说,深度学习技术都将在其中发挥关键的作用。


CANDLE在其中将会发挥三方面的作用。首先,CANDLE将会用以帮助发掘在常规癌症的DNA或者RNA中潜藏的基因信号。其次,CANDLE将会加速关键蛋白质相互作用的分子动力学模拟,以此来理解生成癌症的潜在生物机制。再者,通过半监督的学习,CANDLE将自动对成百上千成的门诊病人记录进行信息的抽取和分析,并以此来创建一个全面的针对疾病转移和复发的一个癌症监控数据库。


Lawrence Livermore国家实验室计算方面的副主任James M. Brase表示:“大规模的数据分析,是深度学习,对于我们实验室扩大自己在精准医疗等领域的愿景是十分重要的。NVIDIA走在加速机器学习的前沿,其新的CORAL/Sierra 框架对于开发下一代可扩展的深度学习算法是十分关键的。借助NVLink-enabled Pascal™ GPU框架,我们将可以加速训练超大型的神经网络。”


Oak Ridge国家实验室健康数据科学研究所的主任Georgia Tourassi则表示:“今天的癌症监控依赖对临床报告的人为分析,以此来癌症进展和结果的重要生物标志。通过应用高性能的计算和AI在大规模解决方案上,如NVIDIA's DGX-1™,我们实现自动化,以及更好的对重要的临床信息进行抽取,并且提升我们对于大规模人口的癌症健康的理解。”


-END-

本文来源于"中国人工智能学会",原文发表时间" 2016-11-17 "

相关文章
|
2天前
|
人工智能 安全 决策智能
OpenAI推出实验性“Swarm”框架,引发关于AI驱动自动化的争论
OpenAI推出实验性“Swarm”框架,引发关于AI驱动自动化的争论
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Cloud Native
在AI师傅(AI-Shifu.com)学习通义灵码的旅程
在这个数字化时代,编程技能愈发重要。通过AI师傅平台,我接触并学习了阿里云推出的通义灵码。从初识到深入学习,我系统掌握了云计算基础、云原生技术、数据库管理和大数据与人工智能等方面的知识。通过实践项目,我不仅巩固了理论,还提升了实际操作能力。通义灵码的易用性和强大功能,让我对云计算有了全新认识。感谢AI师傅提供的学习机会,推荐大家参与征文活动,共同分享学习成果。
|
3天前
|
人工智能
|
4天前
|
人工智能 开发框架 Java
总计 30 万奖金,Spring AI Alibaba 应用框架挑战赛开赛
Spring AI Alibaba 应用框架挑战赛邀请广大开发者参与开源项目的共建,助力项目快速发展,掌握 AI 应用开发模式。大赛分为《支持 Spring AI Alibaba 应用可视化调试与追踪本地工具》和《基于 Flow 的 AI 编排机制设计与实现》两个赛道,总计 30 万奖金。
|
5天前
|
人工智能 Java API
阿里云开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba
近期,阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba(项目 Github 仓库地址:alibaba/spring-ai-alibaba),Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建,是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践,提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案,帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性,并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
|
5天前
|
人工智能 文字识别 Java
SpringCloud+Python 混合微服务,如何打造AI分布式业务应用的技术底层?
尼恩,一位拥有20年架构经验的老架构师,通过其深厚的架构功力,成功指导了一位9年经验的网易工程师转型为大模型架构师,薪资逆涨50%,年薪近80W。尼恩的指导不仅帮助这位工程师在一年内成为大模型架构师,还让他管理起了10人团队,产品成功应用于多家大中型企业。尼恩因此决定编写《LLM大模型学习圣经》系列,帮助更多人掌握大模型架构,实现职业跃迁。该系列包括《从0到1吃透Transformer技术底座》、《从0到1精通RAG架构》等,旨在系统化、体系化地讲解大模型技术,助力读者实现“offer直提”。此外,尼恩还分享了多个技术圣经,如《NIO圣经》、《Docker圣经》等,帮助读者深入理解核心技术。
SpringCloud+Python 混合微服务,如何打造AI分布式业务应用的技术底层?
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
解锁AI潜力:让开源模型在私有环境绽放——手把手教你搭建专属智能服务,保障数据安全与性能优化的秘密攻略
【10月更文挑战第8天】本文介绍了如何将开源的机器学习模型(如TensorFlow下的MobileNet)进行私有化部署,包括环境准备、模型获取与转换、启动TensorFlow Serving服务及验证部署效果等步骤,适用于希望保护用户数据并优化服务性能的企业。
24 4
|
13天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
Python实时查询股票API的FinanceAgent框架构建股票(美股/A股/港股)AI Agent
金融领域Finance AI Agents方面的工作,发现很多行业需求和用户输入的 query都是和查询股价/行情/指数/财报汇总/金融理财建议相关。如果需要准确的 金融实时数据就不能只依赖LLM 来生成了。常规的方案包括 RAG (包括调用API )再把对应数据和prompt 一起拼接送给大模型来做文本生成。稳定的一些商业机构的金融数据API基本都是收费的,如果是以科研和demo性质有一些开放爬虫API可以使用。这里主要介绍一下 FinanceAgent,github地址 https://github.com/AI-Hub-Admin/FinanceAgent
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
使用 NVIDIA TAO Toolkit 5.0 体验最新的视觉 AI 模型开发工作流程
NVIDIA TAO Toolkit 5.0 提供低代码框架,支持从新手到专家级别的用户快速开发视觉AI模型。新版本引入了开源架构、基于Transformer的预训练模型、AI辅助数据标注等功能,显著提升了模型开发效率和精度。TAO Toolkit 5.0 还支持多平台部署,包括GPU、CPU、MCU等,简化了模型训练和优化流程,适用于广泛的AI应用场景。
17 0
使用 NVIDIA TAO Toolkit 5.0 体验最新的视觉 AI 模型开发工作流程
|
10天前
|
人工智能 Java API
阿里云开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba
阿里云开源 Spring AI Alibaba,旨在帮助 Java 开发者快速构建 AI 应用,共同构建物理新世界。

热门文章

最新文章