近日，英特尔人工智能（AI）顾问与前沿开发实验室(FDL)的研究人员进行了一项关乎宇航员健康的、具有里程碑意义的研究，以便更好地了解辐射暴露对宇航员的生理影响。利用英特尔的人工智能技术，FDL创建了首款算法，结合小鼠和人体辐射暴露数据来识别癌症进展的生物标记物。
英特尔AI顾问是一群精选出来的对太空和技术充满热情的员工团队。在认识到这将是对地球及地球以外产生积极影响的机会，英特尔AI顾问决定与美国国家航空航天局前沿开发实验室（NASA FDL）研究团队紧密合作，在包括算法选择、数据优化、研究方向和如何最有效地应用技术等广泛的主题上为他们提供技术经验和专业知识。
FDL研究员Paul Duckworth表示：“在英特尔的帮助下，我们构想了如何无需在物理位移数据的情况下，使因果机器学习模型能够处理不同位置的数据 。我们在2021年实现了这个目标，我们使用定制算法更好地了解、改善和支持了宇航员健康。这项研究非常有价值，有朝一日它可以帮助在国际空间站、未来空间站以及即将到来的2024年月球探测任务的宇航员，甚至是那些在地球上受癌症影响的人们。”
在太空旅行中，宇宙辐射可以穿透数层钢和铝影响人体组织。它可能会导致宇航员的健康问题和未来的癌症并发症。由于现有太空任务中关于宇宙辐射对宇航员影响的数据很少，研究人员利用了人类宇航员数据集，这些数据集受到各种机构的严密保护。为了访问这些孤立的数据，英特尔和FDL构建了跨协作机构联盟的因果机器学习，这样他们就能够共享人工智能算法，以便在不需要分享数据的情况下根据存储在不同位置的数据对其进行训练。
“FDL宇航员健康团队在今年的考验中取得了一些非常令人难以置信的成果——无论是在他们对人类和小鼠数据的新组合方面，还是在确定了多个致癌基因方面”，英特尔首席技术顾问Patrick Foley说，“这项工作证明了当公立和私立机构合作可能会有更好的结果，以及如何利用联合研究来解锁那些原本会被埋藏的发现。我们相信，这项研究将继续为宇航员带来更优的健康成效，并丰富地球上每个人的生活。”
研究人员基于2020年FDL宇航员健康团队的情况，通过拓展基因编辑系统CRISP 1.0开发了CRISP 2.0。通过这项新的CRISP 2.0， 2021年的宇航员健康团队证明了啮齿动物的辐射数据可以作为人类辐射数据的同源物用来训练人类算法。因果机器学习方法解决了研究人员面临的科学挑战，以更精准地预测受辐射影响的与癌症和免疫反应有关的基因。
这项研究利用了英特尔的OpenFL框架，该框架由英特尔和FDL研究人员在谷歌云（Google Cloud）上建立，使训练和联合来自美国国家航空航天局（NASA）、梅奥诊所（Mayo Clinic）和美国国家航空航天局基因实验室（NASA’s Gene Lab）等机构的CRISP 2.0模型成为可能，而无需将数据移动到一个中心位置。这是至关重要的，因为尽管每个组织都拥有使用这些数据的必要权利，但这些数据是私有的，且能在航天器上生成的数据的传输成本很高。每个机构都收到了一组用于对一个本地数据集进行一轮人工智能训练的全球模型。然后这个模型会被发送回中央节点进行聚合并重新共享给协作机构。最后，使用CRISP2.0输出结果以供进一步分析和深入了解。
英特尔战略创新和FDL合作伙伴经理Shashi Jain表示:“与前沿开发实验室合作是一个可以利用尖端技术，以及公共和私营部门在探索医学人工智能领域前所未有的合作， 大规模解决大难题的机会。我们相信，FDL宇航员健康团队的研究成果，将使美国国家航空航天局（NASA）能够了解有关宇航员返回月球以及更遥远的地方时，更有效地保护宇航员的机制，并为加速人工智能在地球上的医疗保健应用提供蓝图。”
除了支持FDL宇航员健康研究项目，英特尔还从顾问PatrickFoley那里提供了关于如何使用OpenFL将这些人工智能算法引入联合研究设置的指导。作为合作成员，英特尔将继续提供支持，专注于训练人工智能算法和软件，以改善宇航员的健康。英特尔也将继续在星辰大海的征途，以创新和求知的精神探索更广阔的天地，去践行宏旨：创造改变世界的科技，造福地球上每一个人。
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