点击右上角
微信好友
朋友圈
请使用浏览器分享功能进行分享
提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******
近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。
全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。
统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。
相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。
该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。
与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。
该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。
学术支持
中国农业科学院作物科学研究所
记者
宋雅娟
当我们可以享受人工智能的服务，人类能变懒吗？******
中新网北京12月10日电 “我对人工智能持非常乐观的态度，让人工智能服务好人类，符合我们所有人的共同利益。我们要让其变为现实。”
12月9日，国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上如是表示。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴。
国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔作视频发言。主办方供图在约兰达·吉尔看来，当前人工智能技术的发展，将提升人类的科研效率。
“现在的科研实验室，90%的时间都是花在了重复性、枯燥的、繁琐的工作，这样的业务模式并不好。”
她指出，科学的效率不应该这么低。“我们必须相信，如果我们能够把科学家在实验室中的枯燥工作，转化为自动化，人类就能够把更多时间花在有趣的事情上。”
这同时意味着，对人类的要求也提高了。
世界工程组织联合会前主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克作视频发言。主办方供图世界工程组织联合会前主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克就认为，“当我们看到AI发展能够成为未来科学家的时候、能够成为越来越有用工具的时候，人如果要过一个有意义、有价值的一生，其实对我们的科学知识水平、道德水平提出了更高的要求。”
他直言，因为人类要去驾驭一个更有能力、更强大的的工具。“并不是说有了强大的工具，人就可以变得懒惰，人应该变得更聪明。”
联合国助理秘书长、联合国开发计划署政策与方案支助局局长徐浩良指出，“我们在呼吁制定国际标准，确保人工智能具有包容性、问责性和韧性。很多人提到人工智能的伦理标准等等，我们认为包容性在政策讨论及实践中都至关重要，所以社会要能够理解其收益和风险。”
显然，人类在获得人工智能“服务”的同时，如何防范由此带来的“风险”同样应引起关注。
约兰达·吉尔直言，安全系统的建立对于人类和设施的安全非常重要。“如果没有人工操作员的话，它是无法保证安全的。但现在有很多人工智能在安全方面的系统在没有得到足够提前训练的情况下，就被部署出去了，这是非常值得关切的。”
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江作视频发言。主办方供图美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江提出，人类在设计人工智能系统时，要考虑到人工智能系统本身知道自己需要由人类介入，这是非常重要的一点。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
彩神彩票地图 |
)