W przełomowym badaniu naukowcy z Massachusetts Institute of Technology (MIT) opracowali zautomatyzowany system uczenia maszynowego o nazwie BioAutoMATED, który może generować modele AI do badań biologicznych. Zespół kierowany przez Jima Collinsa, Termeer Professor of Biomedical Engineering and Science, ma na celu uproszczenie procesu budowania modeli uczenia maszynowego dla naukowców i inżynierów w dziedzinie biologii. Ten innowacyjny system nie tylko dobiera i buduje odpowiednie modele dla zadanych zbiorów danych, ale także radzi sobie z żmudnym zadaniem wstępnego przetwarzania danych. Redukując potrzebny czas i wysiłek, BioAutoMATED otwiera nowe możliwości dla badaczy nauk biologicznych.
Rekrutacja ekspertów ds. uczenia maszynowego może być kosztownym i czasochłonnym procesem dla laboratoriów naukowych i inżynieryjnych. Nawet z ekspertem na pokładzie wybór odpowiedniego modelu, sformatowanie zestawu danych i dopracowanie modelu może znacznie wpłynąć na jego wydajność. Według kursu Google na temat podstaw uczenia maszynowego przygotowanie i transformacja danych może zająć nawet 80% czasu projektu. Ta przeszkoda często zniechęca badaczy do stosowania technik uczenia maszynowego w biologii.
BioAutoMATED to zautomatyzowany system uczenia maszynowego zaprojektowany specjalnie do badań biologicznych. Podczas gdy systemy AutoML są wciąż stosunkowo nowe, a większość aplikacji koncentruje się na rozpoznawaniu obrazu i tekstu, BioAutoMATED rozszerza możliwości AutoML na sekwencery biologiczne. Jest to ważne, ponieważ podstawowy język w biologii opiera się na sekwencjach, takich jak DNA, RNA, białka i glikany.
Jedną z głównych zalet BioAutoMATED jest możliwość eksploracji i budowania różnych typów nadzorowanych modeli ML. Obejmują one modele klasyfikacji binarnej, modele klasyfikacji wieloklasowej i modele regresji. Konsolidując wiele narzędzi pod jednym parasolem, BioAutoMATED zapewnia więcej miejsca na wyszukiwanie niż pojedyncze narzędzia AutoML, pozwalając na większą elastyczność i precyzję w wyborze modelu.
Tradycyjnie przeprowadzanie eksperymentów na styku biologii i uczenia maszynowego było kosztownym przedsięwzięciem. Grupy badawcze często muszą inwestować w znaczącą infrastrukturę cyfrową i wyszkolone zasoby ludzkie, zanim będą mogły określić, czy ich pomysły są wykonalne. BioAutoMATED ma na celu obniżenie tych barier poprzez zapewnienie naukowcom swobody w przeprowadzaniu wstępnych eksperymentów i ocenie wykonalności dalszych eksperymentów. W ten sposób mogą określić, czy warto zatrudnić eksperta ds. uczenia maszynowego do zbudowania innego modelu ich badań.
Korzyści z używania BioAutoMATED jest wiele. Po pierwsze, znacznie skraca czas i wysiłek potrzebny do zbudowania modeli AI do badań biologicznych. To, co normalnie wymagałoby tygodni wysiłku, teraz można osiągnąć w zaledwie kilka godzin. Ta oszczędność czasu pozwala naukowcom skupić się bardziej na ich głównych celach badawczych, zamiast zanurzać się w technikach uczenia maszynowego.
Po drugie, BioAutoMATED jest szczególnie przydatny dla grup badawczych dysponujących mniejszymi zbiorami danych biometrycznych. Może badać, które modele są najbardziej odpowiednie dla tych zestawów danych, a także bardziej złożonych sieci neuronowych. Ta różnorodność zapewnia naukowcom maksymalne wykorzystanie dostępnych danych i uzyskanie znaczących spostrzeżeń.
Aby promować powszechne przyjęcie i współpracę, naukowcy upublicznili kod BioAutoMATED w serwisie GitHub. Zachęcają innych do doskonalenia swojej pracy i współpracy z większymi społecznościami, aby uczynić BioAutoMATED narzędziem dla każdego. Poprzez generowanie świadomości i integrowanie praktyki biologicznej z dynamiczną praktyką AI-ML, BioAutoMATED ma na celu rozwój dziedziny badań biologicznych.
BioAutoMATED stanowi ważny przełom w badaniach biologicznych. Automatyzując proces tworzenia modeli AI, ten innowacyjny system umożliwia naukowcom i inżynierom wykorzystanie uczenia maszynowego w swoich badaniach. Dzięki możliwości wyboru odpowiednich modeli i obsługi wstępnego przetwarzania danych, BioAutoMATED usprawnia proces badawczy i obniża bariery wejścia dla naukowców z nauk biologicznych. Wraz z rozwojem dziedziny możliwości współpracy i odkrywania są nieograniczone.
Poinformowano o tym po raz pierwszy Wiadomości z MIT
Często Zadawane Pytania
P: Co to jest BioAutoMATED?
Odp.: BioAutoMATED to zautomatyzowany system uczenia maszynowego opracowany przez naukowców z MIT na potrzeby badań biologicznych. Upraszcza proces budowania modeli uczenia maszynowego dla naukowców i inżynierów poprzez automatyzację wyboru modeli i wstępnego przetwarzania danych.
P: Jaki jest cel BioAutoMATED?
O: Celem BioAutoMATED jest skrócenie czasu i wysiłku potrzebnego do zbudowania modeli AI do badań biologicznych. Ma na celu uczynienie technik uczenia maszynowego bardziej dostępnymi dla naukowców zajmujących się naukami biologicznymi.
P: Czym BioAutoMATED różni się od tradycyjnych metod uczenia maszynowego?
Odp.: BioAutoMATED to zautomatyzowany system uczenia maszynowego zaprojektowany specjalnie do badań biologicznych. Rozszerza możliwości automatycznego uczenia maszynowego (AutoML) na sekwencje biologiczne, takie jak DNA, RNA, białka i glikany. Bada i buduje różne typy nadzorowanych modeli ML, zapewniając naukowcom więcej przestrzeni badawczej do wyboru modeli.
P: Jakie są zalety stosowania BioAutoMATED?
Odp.: BioAutoMATED znacznie skraca czas i wysiłek potrzebny do zbudowania modeli AI do badań biologicznych, umożliwiając naukowcom skupienie się bardziej na swoich głównych celach. Jest to szczególnie przydatne dla grup badawczych z mniejszymi zbiorami danych biologicznych, ponieważ mogą one badać bardziej odpowiednie modele dla złożonych zbiorów danych i sieci neuronowych.
P: W jaki sposób BioAutoMATED zmniejsza bariery wejścia dla naukowców?
Odp.: BioAutoMATED umożliwia naukowcom przeprowadzanie wstępnych eksperymentów i ocenę wykonalności dalszych eksperymentów bez potrzeby posiadania dużej infrastruktury cyfrowej lub ekspertów przeszkolonych w zakresie uczenia maszynowego. Pozwala naukowcom określić, czy warto inwestować w dodatkowe doświadczenie w zakresie uczenia maszynowego na potrzeby swoich badań.
P: Czy BioAutoMATED jest ogólnodostępny?
O: Tak, kod BioAutoMATED został udostępniony publicznie na GitHub. Zachęcają innych badaczy do doskonalenia swojej pracy i współpracy, aby BioAutoMATED było narzędziem dla wszystkich. Ma na celu promowanie powszechnego przyjęcia i współpracy w badaniach biologicznych.
P: Jakie są potencjalne implikacje BioAutoMATED w badaniach biologicznych?
Odp.: BioAutoMATED stanowi wielki przełom w badaniach biologicznych poprzez automatyzację procesu tworzenia modeli AI. Umożliwia naukowcom i inżynierom skuteczniejsze wykorzystanie technik uczenia maszynowego, usprawnienie procesu badawczego i obniżenie barier wejścia. Ma potencjał, aby rozwinąć dziedzinę badań biologicznych i promować współpracę i odkrycia.
„Analityk. Nieuleczalny nerd z bekonu. Przedsiębiorca. Oddany pisarz. Wielokrotnie nagradzany alkoholowy ninja. Subtelnie czarujący czytelnik.”
