越來越多的跨各種類型的研究機(jī)構(gòu)和公司的人們正在利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來解決爆發(fā)下的各種問題。盡管許多研究人員和公司正在研究單個(gè)項(xiàng)目和模型，但通過共享結(jié)果來加速和改善發(fā)現(xiàn)并最終實(shí)現(xiàn)更高的效率和更好的結(jié)果，團(tuán)結(jié)一致的努力具有巨大的潛力。合作和共同貢獻(xiàn)更加強(qiáng)大。

2021年，AI將提供一個(gè)協(xié)作式AI平臺來協(xié)助應(yīng)對危機(jī)。通過加速跨學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，政府機(jī)構(gòu)和公司等社區(qū)的協(xié)作，2021年AI免費(fèi)提供了預(yù)裝了一系列公共數(shù)據(jù)集和標(biāo)準(zhǔn)AI模型的Grace AI平臺。通過開放協(xié)作平臺，更多的人將有機(jī)會做出貢獻(xiàn)并直接解決與相關(guān)的問題。

除了Grace AI平臺之外，2021年AI還將提供訪問和免費(fèi)的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)知識，培訓(xùn)以及對AI模型開發(fā)的支持。這將與丹麥數(shù)據(jù)科學(xué)組織Neural一起提供，Neural與其成員在數(shù)據(jù)科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的跨學(xué)科能力一起加入了這一計(jì)劃。

2021.AI相信，如果得到數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)知識的支持，則幾乎所有數(shù)據(jù)研究和開發(fā)工作都將更加高效，從而大大加速新數(shù)據(jù)，人工智能解決方案和創(chuàng)新思維的開發(fā)。

“我們對該項(xiàng)目抱有明確的抱負(fù)，即直接用我們的資產(chǎn)和資源做出貢獻(xiàn)，以協(xié)助應(yīng)對危機(jī)。我們的Grace平臺和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)知識可以直接或間接地影響相關(guān)項(xiàng)目，并通過新的見解和解決方案為盡可能多的項(xiàng)目提供支持。這里的關(guān)鍵詞是跨學(xué)科的合作和共同的貢獻(xiàn)，使所有貢獻(xiàn)者在應(yīng)對危機(jī)項(xiàng)目時(shí)更加強(qiáng)大和高效。” 2021AI的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官M(fèi)ikael Munck說。

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能如何幫助解決問題?

在許多相關(guān)的用例中，高級數(shù)據(jù)科學(xué)和AI可以幫助解決問題和挑戰(zhàn)。一些示例包括：

預(yù)測疫情暴發(fā) -通過識別傳播特征并預(yù)測未來趨勢

聚類分析，例如按國家或地區(qū)進(jìn)行分析–通過基于相似的國家或地區(qū)的爆發(fā)模式將其聚類并采取適當(dāng)行動

診斷 –通過使用數(shù)據(jù)來揭示病毒中的隱藏模式，從而使診斷更加容易

信息 豐富的聊天機(jī)器人 –用于根據(jù)歷史互動減輕信息豐富的醫(yī)護(hù)人員

處理健康索賠 –通過使用自然語言處理(NLP)自主處理索賠來減輕醫(yī)護(hù)人員的負(fù)擔(dān)

加速藥物開發(fā) –通過檢測表征挑戰(zhàn)的模式來克服制藥行業(yè)藥物開發(fā)和生產(chǎn)中高損耗率

優(yōu)化供應(yīng)鏈 –可以通過發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)階段之間的隱患來優(yōu)化生產(chǎn)線，從而改善隱患。

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