IBM与英伟达都将进军AI领域：研发智能抗癌

英伟达是决意要在群雄逐鹿的深度自学领域缠斗了。　　在公布了两款深度自学和自动驾驶产品之后，据siliconangle，计算机图形芯片制造商英伟达正在跟美国国家癌症研究所和美国能源部合作，研发一套人工智能计算机框架，目的强化癌症研究。　　这个新的框架的名字叫癌症分布式自学环境计划（CancerDistributedLearningEnvironment，全称CANDLE）。英伟达回应，他们将尝试达成协议奥巴马今年早些时候宣告的癌症登月（CancerMoonshot）计划的目标，即在5年的时间内已完成原本必须耗时10年已完成的在癌症领域的研究。

　　为什么人工智能可以拜托抗癌？　　如今，随着光学领域、模型研究以及遗传学研究的进展，涌进癌症研究者手中的临床数据更加多，根据IBM的数据表明，来自单一患者的临床数据早已超过0.4TB，大约相等于5万本书。而美国国家能源部辖下的阿贡国家实验室（ArgonneNationalLaboratory）的报导则说道有1TB，相等于13万本书的内容。

　　　　癌症往往包括着成百上千种疾病，每一种都具有上千种发作原因，因此研究的目的就是要为病人精确自由选择适合的疗法。　　如此海量的数据似乎无法依赖人力处置，却又缺少工具来有效地处置这些数据，协助研究者精确预测特定的肿瘤如何对特定药物产生反应，何种原因使得癌细胞能大大演化使得疗法过热等等问题。

这造成了研究者无法利用上述数据研发新疗法。　　美国国家癌症研究所主管WarrenKibbe说道，癌症研究者们十分擅长于通过基因组数据、蛋白质组数据以及光学数据得出结论多种类型的数据，但却不是尤其擅长于将这些信息数据统合，得出结论一致性的模型，并且有效地预测肿瘤否不会对既定的疗法产生反应。　　因此，美国国家癌症研究所才跟国家能源局合作，CANDLE就是他们合作的关键。

CANDLE计划利用机器学习算法来在大型数据库中找到规律与模式。作为人工智能的一类，新的数据的重新加入，机器学习需要自我自学和提高。在CANDLE平台的协助下，研究人员可以研发新型的预测模型，基于大数据针对特定肿瘤找到更加精准的疗法。

这些模式也许最后就需要协助科学家找到提高疗法或积极开展新的实验的方向。

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