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Intel monitora la salute degli astronauti con l’AI

FDL e Intel hanno approfondito la conoscenza dei tumori da radiazioni utilizzando dati su roditori ed esseri umani

La scorsa estate i ricercatori di Frontier Development Lab (FDL) hanno condotto uno studio sulla salute degli astronauti, insieme agli AI Mentors di Intel. L’obiettivo era vlautare gli effetti dell’esposizione alle radiazioni sulla fisiologia degli astronauti. L’intelligenza artificiale (AI) di Intel ha permesso a FDL di creare il primo algoritmo al mondo in grado di identificare i biomarcatori dello stato di avanzamento dei tumori. La ricerca ha utilizzato una combinazione di dati relativi all’esposizione alle radiazioni nei topi e negli esseri umani.

L’AI di Intel permette di monitorare la salute degli astronauti

Le radiazioni cosmiche possono penetrare diversi strati di acciaio e alluminio, per poi influire sui tessuti umani nei viaggi spaziali. Serve quindi studiarne gli effetti per valutare la sicurezza delle donne e degli uomini che esploreranno il nostro sistema solare. I dati su questi effetti sono attentamente protetti da diverse istituzioni. Per accedere a questi dati, Intel e FDL hanno formulato un’istruzione di machine learning causale. In questo modo, una serie di istituti può istruire un algoritmo AI sui dati contenuti in diverse località senza doverli condividere.

Paul Duckworth, ricercatore FDL, spiega: “Con l’aiuto di Intel abbiamo formulato le modalità con cui i modelli di machine learning causali possono operare per accedere ai dati presenti in diverse località senza doverli spostare dalle memorie dove risiedono. Nel corso del 2021 FDL ha raggiunto l’obiettivo che si era posto di utilizzare algoritmi realizzati specificamente per meglio comprendere, migliorare e supportare la salute degli astronauti. Questa ricerca è di grandissimo valore, un giorno potrà essere di aiuto agli astronauti della Stazione Spaziale Internazionale (ISS), di future stazioni spaziali o della prossima missione lunare nel 2024, oltre che alle persone affette da tumori sulla terra”. –

Come funziona?

I ricercatori hanno sviluppato il modello di data mining CRISP 2.0, che ha dimostrato che i dati relativi agli effetti delle radiazioni sui roditori possono essere utilizzati con omologhi dei dati relativi agli esseri umani. Quindi possiamo usare anche quelle ricerche per istruire l’algoritmo di analisi sul corpo degli astronauti. Questo permette di prevedere con maggiore accuratezza quali geni saranno influenzati dalle radiazioni, generando tumori oppure risposte immunitarie.

Patrick Foley, Intel lead technical mentor commenta: “Il team Astronaut Health di FDL ha ottenuto risultati veramente incredibili, sia per l’originale intuizione di combinare dati provenienti da esseri umani e topi, sia per avere identificato numerosi geni responsabili dell’insorgenza di tumori. Questo lavoro è la testimonianza di ciò che può accadere quando le istituzioni pubbliche e private collaborano, e quando la conoscenza condivisa può essere usata per compiere scoperte che altrimenti rimarrebbero nell’ombra. Siamo sicuri che questa ricerca proseguirà nel trovare soluzioni a tutela della salute degli astronauti e nell’arricchire le vite di ogni persona sulla Terra”.

La ricerca si basa Open Federated Learning (OpenFL). L’infrastruttura creata da Intel e dai ricercatori di FDL su Google Cloud, per garantire la salute degli astronauti. Serve a istruire e combinare i risultati provenienti dai modelli CRISP 2.0 di istituzioni quali NASA, Mayo Clinic e NASA Gene Lab. Il tutto senza dover trasferire i dati in una memoria centrale. Ciascuna istituzione ha potuto realizzare un ciclo di istruzione AI su ciascun dataset locale, per poi inviarlo al nodo centrale. Qui hanno aggregato e condiviso i dati per ulteriori analisi e ottenere nuove informazioni.

Un modo per collaborare senza dover nascondere eventuali dati sensibili. Usando l’intelligenza artificiale per la salute delle persone tanto coraggiose e capaci da esplorare per noi il cosmo.

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Stefano Regazzi

Il battere sulla tastiera è la mia musica preferita. Nel senso che adoro scrivere, non perché ho una playlist su Spotify intitolata "Rumori da laptop": amo la tecnologia, ma non fino a quel punto! Lettore accanito, nerd da prima che andasse di moda.

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