未来的实验室——多媒体

预测未来并不简单,但是努力推动研究发生在现在,我们可以看到今天技术还处于萌芽期,承诺明天成为必不可少的部分研究实践。这张资讯图像将调查这些技术,他们可能会对研究的影响。

一台计算机能识别皮肤癌?安德烈Esteva和他的同事们已经训练一个神经网络来识别无害的摩尔数之间的差异和可能致命的皮肤状况——以惊人的准确性。

打击AMR采取协调行动的不同方法,如改善公共教育和国家行动计划,更大的监测,提高了诊断,利用基因组学的进步和大数据的能力。

机器学习和人工智能正在改变生物研究的性质,尤其是基因组学。人工智能应用程序开放我们理解我们自己和疾病,我们必须努力创建工具,可以作为合作伙伴的研究,不仅仅是黑盒。芭芭拉·恩格尔哈特是一个普林斯顿大学计算机科学系助理教授自2014年以来。她毕业于斯坦福大学,获得博士学位的加州大学伯克利分校建议教授迈克尔·乔丹。她在芝加哥大学做博士后研究,与教授马修·斯蒂芬斯和三年杜克大学担任助理教授。点缀在学术经历,她花了两年时间在喷气推进实验室的工作,一个夏天在谷歌的研究,并在23 andme一年,DNA祖先服务。恩格尔哈特教授收到了NSF研究生研究奖学金,谷歌Anita Borg纪念奖学金,沃尔特·m·惠誉奖分子生物学和社会的进化,NIH NHGRI K99 / R00通路独立奖,和斯隆学院奖学金。恩格尔哈特教授目前是πGenotype-Tissue表达(GTEx)财团。她的研究兴趣包括分析高维数据的统计模型和方法,目标是理解复杂的表型和人类疾病的潜在的生物机制。这个演讲在TEDx活动使用TED会议格式但独立组织的当地社区。

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现代机器学习是伟大的科学家帮助整理巨大的数据集。但是是那么有用的东西需要推理或推理——至关重要的科学过程。一组科学家正在试图解决这个问题的一种新的机器学习。这种新方法旨在发现底层交互的算法模型和生成数据,帮助科学家发现因果关系的动力。