ИИ по анализу крови: курение старит мужчин в 1,5 раза, женщин — в 2 раза
Глубокое обучение квантифицирует биологическое старение
Международная команда (Университет Летбридж) обучила глубокие сети на 149 тыс. анализах крови (49 тыс. курильщиков). 66 маркеров: ферритин, глюкоза, мочевина, гемоглобин и др. GPU: TITAN Xp + CUDA.
Результаты
- Мужчины-курильщики: биологический возраст = 1,5 × хронологический (vs некурящие).
- Женщины-курильщицы: биологический возраст = 2,0 × хронологический.
- Зависимость сохраняется при любых уровнях глюкозы/холестерина.
Значение
Объективный биомаркер курения (вместо недостоверных опросников). Метод расширяем на диабет, генетику, диету, другие факторы старения. Нейросети предсказывают траектории здоровья.
Источник: Nature | doi:10.1038/s41598-018-35704-w | University of Lethbridge
ИИ предсказывает движения пешеходов до 45 м для безопасных автопилотов
Роботизированная рука играет в Дженгу: тактильное обучение за 300 попыток
Промышленные технологии
- Завод Bosch в Блайхахе: люди на первом месте в Industry 4.0
- Почему Markforged — исключительное место для работы
- ИИ находит злоупотребление алкоглем в клинических записях с точностью 78%
- ИИ, машинное и глубокое обучение: ключевые различия и принципы работы
- Переосмысление найма: почему современный подход побеждает классический картезианский
- Alibaba нацеливается на малый бизнес Северной Америки с новой B2B инициативой
- Раскрытие эффективности доставки: человеческий фактор в планировании автопарка
- Как автоматизированная упаковка ускоряет и делает надежнее e-commerce выполнение заказов
- Rockwell Automation вложит $1 млрд в PTC для стимуляции индустриального IoT
- Управление кадровыми проблемами: стратегии найма и удержания талантов в условиях дефицита кадров