近日，問守英特爾人工智能（AI） 顧問與前沿開發實驗室(FDL)的護宇航研究人員進行了一項關乎宇航員健康的、具有里程碑意義的健康研究，以便更好地了解輻射暴露對宇航員的穿越星際生理影響。利用英特爾的英特人工智能技術，FDL創建了首款算法，問守結合小鼠和人體輻射暴露數據來識別癌癥進展的護宇航生物標記物。
英特爾AI顧問是健康一群精選出來的對太空和技術充滿熱情的員工團隊。在認識到這將是對地球及地球以外產生積極影響的機會，英特爾AI顧問決定與美國國家航空航天局前沿開發實驗室（NASA FDL）研究團隊緊密合作，在包括算法選擇、數據優化、研究方向和如何最有效地應用技術等廣泛的主題上為他們提供技術經驗和專業知識。
FDL研究員Paul Duckworth表示： “在英特爾的幫助下，我們構想了如何無需在物理位移數據的情況下，使因果機器學習模型能夠處理不同位置的數據?。我們在2021 年實現了這個目標，我們使用定制算法更好地了解、改善和支持了宇航員健康。這項研究非常有價值，有朝一日它可以幫助在國際空間站、未來空間站以及即將到來的2024年月球探測任務的宇航員，甚至是那些在地球上受癌癥影響的人們。”
在太空旅行中，宇宙輻射可以穿透數層鋼和鋁影響人體組織。它可能會導致宇航員的健康問題和未來的癌癥并發癥。由于現有太空任務中關于宇宙輻射對宇航員影響的數據很少，研究人員利用了人類宇航員數據集，這些數據集受到各種機構的嚴密保護。為了訪問這些孤立的數據，英特爾和FDL構建了跨協作機構聯盟的因果機器學習，這樣他們就能夠共享人工智能算法，以便在不需要分享數據的情況下根據存儲在不同位置的數據對其進行訓練。
“FDL宇航員健康團隊在今年的考驗中取得了一些非常令人難以置信的成果——無論是在他們對人類和小鼠數據的新組合方面，還是在確定了多個致癌基因方面”，英特爾首席技術顧問 HYPERLINK "https://www.linkedin.com/in/psfoley/" 說，“這項工作證明了當公立和私立機構合作可能會有更好的結果，以及如何利用聯合研究來解鎖那些原本會被埋藏的發現。我們相信，這項研究將繼續為宇航員帶來更優的健康成效，并豐富地球上每個人的生活。”
研究人員基于2020年FDL宇航員健康團隊的情況，通過拓展基因編輯系統CRISP 1.0開發了CRISP 2.0。通過這項新的CRISP 2.0， 2021年的宇航員健康團隊證明了嚙齒動物的輻射數據可以作為人類輻射數據的同源物用來訓練人類算法。因果機器學習方法解決了研究人員面臨的科學挑戰，以更精準地預測受輻射影響的與癌癥和免疫反應有關的基因。
這項研究利用了英特爾的OpenFL框架，該框架由英特爾和FDL研究人員在谷歌云（Google Cloud）上建立，使訓練和聯合來自美國國家航空航天局（NASA）、梅奧診所（Mayo Clinic）和美國國家航空航天局基因實驗室（NASA’s Gene Lab）等機構的CRISP 2.0模型成為可能，而無需將數據移動到一個中心位置。這是至關重要的，因為盡管每個組織都擁有使用這些數據的必要權利，但這些數據是私有的，且能在航天器上生成的數據的傳輸成本很高。每個機構都收到了一組用于對一個本地數據集進行一輪人工智能訓練的全球模型。然后這個模型會被發送回中央節點進行聚合并重新共享給協作機構。最后，使用CRISP2.0輸出結果以供進一步分析和深入了解。
英特爾戰略創新和FDL合作伙伴經理Shashi Jain表示:“與前沿開發實驗室合作是一個可以利用尖端技術，以及公共和私營部門在探索醫學人工智能領域前所未有的合作，?大規模解決大難題的機會。我們相信，FDL宇航員健康團隊的研究成果，將使美國國家航空航天局（NASA）能夠了解有關宇航員返回月球以及更遙遠的地方時，更有效地保護宇航員的機制，并為加速人工智能在地球上的醫療保健應用提供藍圖。”
除了支持FDL宇航員健康研究項目，英特爾還從顧問PatrickFoley那里提供了關于如何使用OpenFL將這些人工智能算法引入聯合研究設置的指導。作為合作成員，英特爾將繼續提供支持，專注于訓練人工智能算法和軟件，以改善宇航員的健康。英特爾也將繼續在星辰大海的征途，以創新和求知的精神探索更廣闊的天地，去踐行宏旨：創造改變世界的科技，造福地球上每一個人。
