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阿里雲在雲棲大會上發布“ET工業大腦”和“ET醫療大腦”

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0329/162228.shtml

阿里雲在雲棲大會上發布“ET工業大腦”和“ET醫療大腦”
黑智黑智

阿里雲在雲棲大會上發布“ET工業大腦”和“ET醫療大腦”

借助AI,中國制造業可以提升1%的良品率,意味著一年可以增加上萬億元利潤。

3月29日,在雲棲大會深圳峰會上,黑智現場獲悉,阿里雲正式發布“ET醫療大腦”和“ET工業大腦”。

經過一年多的研究訓練,人工智能ET已具備多項醫療能力,可在患者虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。

ET醫療大腦的研發大量采用深度學習技術,通過海量的數據作為示例來訓練機器完成特定任務,即由計算機通過學習病例數據來提升醫術。由於可以24小時不睡覺,同時處理成千上萬項任務,ET的學習進步速度大大超過人類。

阿里雲人工智能科學家閔萬里說:“在多個病癥的測試中,我們意識機器不僅能夠完成任務,而且在某些方面做的和人類醫生一樣好。ET完全有資格成為醫生的助理。”

除了能大幅提升醫生的工作效率外,ET醫療大腦還嘗試從根本上戰勝癌癥。通過和華大基因合作,ET對大量肺腺癌病例的DNA序列進行分析,尋找致病的關鍵基因突變。

“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智能系統。除了阿里雲的人工智能科學家投入到研發當中,我們更希望能吸收外部精良的算法與醫學經驗,這樣ET才能更快地成長為一名高級醫師。”閔萬里說。

浙江德尚韻興的科學家是超聲甲狀腺結節智能診斷算法的研發者,他們利用深度學習處理超聲影像,同時加入旋轉不變性等現代數學的概念,讓系統變得更“聰明”。算法現在被集成到ET醫療大腦當中,並在多家醫院進行試點。

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借助計算機視覺技術,這套算法可以對甲狀腺B超快速掃描分析,圈出結節區域,並給出良性與惡性的判斷,大大節省了醫生的診斷時間。一般來說,人類醫生的準確率為60%-70%,而當下算法的準確率已經達到85%。

同日,阿里雲宣布聯合英特爾、LinkDoc啟動天池醫療AI系列賽,第一季對早期肺癌診斷發起挑戰。

阿里雲天池平臺將提供海量的脫敏後高分辨率胸部CT掃描數據。選手需要通過原始CT影像圖片訓練模型算法得到結節特征,最終實現對影像圖片結節區域的智能化判斷。

事實上,在ET醫療大腦之前阿里雲已經開始在醫療領域進行探索。去年,上海華山醫院借助阿里雲的計算能力,用數字化模型代替部分臨床實驗,以及模擬小白鼠的活體實驗,用於加快特效藥研發。

同樣是在去年,華大基因、阿里雲和安徽醫科大學曾共同宣布,在21小時47分12秒內完成了1000例人類全外顯子組數據的分析。40年前,人類若想對埃希氏大腸桿菌進行全基因組測序,需要1000年的時間。

良品率提升1%,利潤一年可增加上萬億元

阿里雲總裁胡曉明表示,希望利用人工智能技術發揮“中國智造1%”的威力。中國制造業如果提升1%的良品率,意味著一年可以增加上萬億元利潤。

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阿里雲總裁胡曉明

2016年8月,ET工業大腦開始入駐國內能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間。

光伏切片生產有著十分精密的工藝流程:一根僅0.1mm粗細的鋼線不斷摩擦矽錠,最終切出一片片僅0.2mm厚的矽片。車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數在實時影響著生產。如此複雜的生產環境下,人工經驗很難100%地保障產品質量。

ET工作的第一步,是將標準化車間所有端口的數據傳入工業大腦,隨後通過人工智能算法,對所有關聯參數進行深度學習計算,精準分析出與良品率最相關的60個關鍵參數,並搭建參數曲線,在生產過程中實時監測和控制變量。

通過ET工業大腦的幫助,協鑫光伏的生產良品率已經提升1個百分點,每年可節省上億元的生產成本。

目前,ET已參與到新能源、化工、環保、汽車、輕工業、重工業等不同制造領域的工作中。除了協鑫外,徐工集團、中策橡膠、吉利等制造企業都在引入ET工業大腦。

阿里雲人工智能科學家閔萬里表示, 與其他領域相比,將人工智能技術應用到工業生產的複雜度更高。ET工業大腦的背後是阿里雲自主研發的雲計算操作系統飛天——可將遍布全球的百萬級服務器連成一臺超級計算機。

閔萬里透露,目前ET工業大腦已經在流程制造的數據化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等方面開展工作。ET的目標是成為一個不斷吸收專業知識的 “大腦”,可以指揮各種類型的工業軀體。“我們希望用21世紀的機器智能,幫助人類更好地指揮20世紀的機器”。

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