In een baanbrekende studie hebben onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) een geautomatiseerd machine learning-systeem ontwikkeld, BioAutoMATED genaamd, dat AI-modellen kan genereren voor biologisch onderzoek. Het team, geleid door Jim Collins, hoogleraar Biomedical Engineering and Science in Termeer, heeft tot doel het proces van het bouwen van machine learning-modellen voor wetenschappers en ingenieurs op het gebied van biologie te vereenvoudigen. Dit innovatieve systeem selecteert en bouwt niet alleen geschikte modellen voor bepaalde datasets, maar neemt ook de vervelende taak van het voorbewerken van de data op zich. Door de benodigde tijd en inspanning te verminderen, opent BioAutoMATED nieuwe mogelijkheden voor onderzoekers in de biologische wetenschappen.
Het werven van experts op het gebied van machine learning kan een duur en tijdrovend proces zijn voor wetenschappelijke en technische laboratoria. Zelfs met een expert aan boord kan het kiezen van het juiste model, het formatteren van de dataset en het verfijnen van het model grote invloed hebben op de prestaties. Volgens een Google-cursus over de basis van machine learning kan het voorbereiden en transformeren van gegevens tot 80% van de tijd van een project in beslag nemen. Deze hindernis ontmoedigt onderzoekers vaak om machine learning-technieken in de biologie te gebruiken.
BioAutoMATED is een geautomatiseerd machine learning-systeem dat speciaal is ontworpen voor biologisch onderzoek. Hoewel AutoML-systemen nog relatief nieuw zijn en de meeste toepassingen gericht zijn op beeld- en tekstherkenning, breidt BioAutoMATED de mogelijkheden van AutoML uit naar biologische sequencers. Dit is belangrijk omdat de basistaal in de biologie gebaseerd is op sequenties zoals DNA, RNA, eiwitten en glycanen.
Een van de belangrijkste voordelen van BioAutoMATED is de mogelijkheid om verschillende soorten gesuperviseerde ML-modellen te verkennen en te bouwen. Ze omvatten binaire classificatiemodellen, classificatiemodellen met meerdere klassen en regressiemodellen. Door meerdere tools onder één paraplu te consolideren, biedt BioAutoMATED meer zoekruimte dan afzonderlijke AutoML-tools, waardoor meer flexibiliteit en precisie bij modelselectie mogelijk is.
Traditioneel was het uitvoeren van experimenten op het snijvlak van biologie en machine learning een dure aangelegenheid. Onderzoeksgroepen moeten vaak investeren in een aanzienlijke digitale infrastructuur en goed opgeleid personeel voordat ze kunnen bepalen of hun ideeën levensvatbaar zijn. BioAutoMATED wil deze barrières verlagen door onderzoekers de vrijheid te geven om eerste experimenten uit te voeren en de haalbaarheid van verdere experimenten te beoordelen. Op deze manier kunnen ze bepalen of het de moeite waard is om een machine learning-expert in te huren om een ander model voor hun onderzoek te bouwen.
De voordelen van het gebruik van BioAutoMATED zijn talrijk. Ten eerste vermindert het aanzienlijk de tijd en moeite die nodig is om AI-modellen voor biologisch onderzoek te bouwen. Wat normaal weken werk zou kosten, kan nu in slechts een paar uur worden bereikt. Door deze tijdsbesparing kunnen onderzoekers zich meer concentreren op hun primaire onderzoeksdoelen in plaats van zich te verdiepen in machine learning-technieken.
Ten tweede is BioAutoMATED vooral handig voor onderzoeksgroepen met kleinere biometrische datasets. Het kan onderzoeken welke modellen het meest geschikt zijn voor deze datasets, maar ook voor complexere neurale netwerken. Deze diversiteit zorgt ervoor dat onderzoekers het meeste uit hun beschikbare gegevens kunnen halen en zinvolle inzichten kunnen verwerven.
Om brede acceptatie en samenwerking te bevorderen, hebben de onderzoekers de code van BioAutoMATED openbaar gemaakt op GitHub. Ze moedigen anderen aan om hun werk te verbeteren en samen te werken met grotere gemeenschappen om van BioAutoMATED een hulpmiddel voor iedereen te maken. Door bewustwording te genereren en biologische praktijk te integreren met snelle AI-ML-praktijk, wil BioAutoMATED het veld van biologisch onderzoek vooruit helpen.
BioAutoMATED vertegenwoordigt een belangrijke doorbraak in biologisch onderzoek. Door het proces van het maken van AI-modellen te automatiseren, stelt dit innovatieve systeem wetenschappers en ingenieurs in staat om machine learning te gebruiken in hun onderzoek. Met zijn vermogen om geschikte modellen te selecteren en voorverwerking van gegevens af te handelen, stroomlijnt BioAutoMATED het onderzoeksproces en verlaagt het de toetredingsdrempels voor onderzoekers in de biologische wetenschappen. Naarmate het vakgebied zich blijft ontwikkelen, zijn de mogelijkheden voor samenwerking en ontdekking eindeloos.
Het werd voor het eerst gemeld MIT-nieuws
Veel Gestelde Vragen
V: Wat is BioAutoMATED?
A: BioAutoMATED is een geautomatiseerd machine learning-systeem dat is ontwikkeld door MIT-onderzoekers voor biologisch onderzoek. Het vereenvoudigt het proces van het bouwen van machine learning-modellen voor wetenschappers en ingenieurs door modelselectie en gegevensvoorverwerking te automatiseren.
V: Wat is het doel van BioAutoMATED?
A: Het doel van BioAutoMATED is om de tijd en moeite te verminderen die nodig zijn om AI-modellen voor biologisch onderzoek te bouwen. Het doel is om machine learning-technieken toegankelijker te maken voor onderzoekers in de biologische wetenschappen.
V: Hoe verschilt BioAutoMATED van traditionele machine learning-benaderingen?
A: BioAutoMATED is een geautomatiseerd machine learning-systeem dat speciaal is ontworpen voor biologisch onderzoek. Het breidt de mogelijkheden van geautomatiseerd machine learning (AutoML) uit naar biologische sequenties zoals DNA, RNA, eiwitten en glycanen. Het onderzoekt en bouwt verschillende soorten ML-modellen onder supervisie, waardoor onderzoekers meer onderzoeksruimte krijgen voor modelselectie.
V: Wat zijn de voordelen van het gebruik van BioAutoMATED?
A: BioAutoMATED vermindert aanzienlijk de tijd en moeite die nodig is om AI-modellen voor biologisch onderzoek te bouwen, waardoor onderzoekers zich meer kunnen concentreren op hun primaire doelen. Het is vooral handig voor onderzoeksgroepen met kleinere biologische datasets, omdat ze meer geschikte modellen voor complexe datasets en neurale netwerken kunnen verkennen.
V: Hoe vermindert BioAutoMATED de toetredingsdrempels voor onderzoekers?
A: BioAutoMATED stelt onderzoekers in staat om voorbereidende experimenten uit te voeren en de haalbaarheid van verdere experimenten te beoordelen zonder de noodzaak van een grote digitale infrastructuur of experts die zijn opgeleid in machine learning. Het stelt onderzoekers in staat om te bepalen of het de moeite waard is om te investeren in aanvullende machine learning-expertise voor hun onderzoek.
V: Is BioAutoMATED vrij beschikbaar voor het publiek?
A: Ja, de code van BioAutoMATED is openbaar gemaakt op GitHub. Ze moedigen andere onderzoekers aan om hun werk te verbeteren en samen te werken om van BioAutoMATED een hulpmiddel voor iedereen te maken. Het doel is om brede acceptatie en samenwerking in biologisch onderzoek te bevorderen.
V: Wat zijn de mogelijke implicaties van BioAutoMATED in biologisch onderzoek?
A: BioAutoMATED vertegenwoordigt een grote doorbraak in biologisch onderzoek door het proces van het maken van AI-modellen te automatiseren. Het stelt wetenschappers en ingenieurs in staat om machine learning-technologieën effectiever te benutten, het onderzoeksproces te stroomlijnen en de toetredingsdrempels te verlagen. Het heeft het potentieel om het veld van biologisch onderzoek vooruit te helpen en samenwerking en ontdekking te bevorderen.
“Reizende ninja. Onruststoker. Spekonderzoeker. Expert in extreme alcohol. Verdediger van zombies.”
More Stories
Het is mogelijk dat Webb het biosignatuurgas op K2-18b niet heeft gedetecteerd
Kijk hoe ULA de Atlas V-raket monteert voorafgaand aan de Boeing Starliner-astronautentestvlucht (video)
Een mysterieuze lasertransmissie treft de aarde vanaf een afstand van 220 miljoen kilometer