[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
Show more

Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ĐáNh giá và so sánh các mô hình AI trong sinh học: Kết quả và khuyến nghị từ Hội thảo tế bào ảo CZI

Created by
  • Haebom

Tác giả

Elizabeth Fahsbender, Alma Andersson, Jeremy Ash, Polina Binder, Daniel Burkhardt, Benjamin Chang, Georg K. Gerber, Anthony Gitter, Patrick Godau, Ankit Gupta, Genevieve Haliburton, Siyu He, Trey Ideker, Ivana Jelic, Aly Khan, Yang-Joon Kim, Aditi Krishnapriyan, Jon M. Laurent, Tianyu Liu, Emma Lundberg, Shalin B. Mehta, Rob Moccia, Angela Oliveira Pisco, Katherine S. Pollard, Suresh Ramani, Julio Saez-Rodriguez, Yasin Senbabaoglu, Elana Simon, Srinivasan Sivanandan, Gustavo Stolovitzky, Marc Valer, Bo Wang, Xikun Zhang, James Zou, Katrina Kalantar

Phác thảo

Bài báo này đề cập đến việc thiếu các tiêu chí so sánh liên lĩnh vực chuẩn hóa đang cản trở sự tiến bộ của nghiên cứu sinh học sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Thông qua hội thảo với các chuyên gia về hình ảnh, phiên mã học, protein học và hệ gen học, chúng tôi xác định các điểm nghẽn kỹ thuật và hệ thống chính, bao gồm tính không đồng nhất và nhiễu dữ liệu, các vấn đề về khả năng tái tạo, sai lệch và hệ sinh thái phân mảnh của các nguồn lực công, đồng thời đưa ra các khuyến nghị để xây dựng một khuôn khổ chuẩn mực cho phép so sánh hiệu quả các mô hình học máy của các hệ thống sinh học trên nhiều tác vụ và loại dữ liệu khác nhau. Với quản lý dữ liệu chất lượng cao, các công cụ chuẩn hóa, các chỉ số đánh giá toàn diện và một nền tảng mở và hợp tác, chúng tôi đặt mục tiêu đẩy nhanh việc phát triển các chuẩn mực mạnh mẽ cho các tế bào ảo do AI điều khiển, đảm bảo tính chính xác, khả năng tái tạo và tính liên quan sinh học, đồng thời phát triển các mô hình tích hợp dẫn đến những khám phá mới, hiểu biết sâu sắc về liệu pháp và hiểu biết sâu sắc hơn về các hệ thống tế bào.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Đề Xuất nhu cầu thiết lập một khuôn khổ đánh giá chuẩn hóa để thúc đẩy nghiên cứu sinh học dựa trên AI
◦
Xác định các vấn đề kỹ thuật và hệ thống quan trọng, chẳng hạn như tính không đồng nhất của dữ liệu, nhiễu, vấn đề về khả năng tái tạo và sai lệch.
◦
Cung cấp các khuyến nghị cụ thể bao gồm quản lý dữ liệu chất lượng cao, các công cụ chuẩn hóa, số liệu đánh giá toàn diện và nền tảng mở.
◦
Dự kiến sẽ đẩy nhanh quá trình phát triển khuôn khổ đánh giá chuẩn để phát triển và xác minh các mô hình tế bào ảo dựa trên AI
◦
Tăng khả năng đạt được kết quả nghiên cứu sinh học do AI thúc đẩy với tính nghiêm ngặt, khả năng tái tạo và liên quan đến sinh học
•
Limitations:
◦
Không có phương pháp cụ thể để thực hiện và áp dụng các khuyến nghị được trình bày.
◦
Thách thức trong việc phát triển một khuôn khổ đánh giá chuẩn mực chung cho nhiều loại dữ liệu và nhiệm vụ khác nhau.
◦
Quan điểm hạn chế, giới hạn ở ý kiến của những người tham gia hội thảo
◦
Thiếu sự xác nhận thực nghiệm về hiệu quả của các khuyến nghị được đưa ra.
👍
Made with Slashpage