Mesterséges intelligencia és szimulált sejtek a rákkutatásban
Az elmúlt két évtizedben történt adat-, és számítási teljesítmény-robbanás lassan elérhetővé teszi, hogy emberi sejtek belső működését modellezzük.
AI: a technológiai robbanás állva hagyta a munkaerőpiacot
A technológiai változás sebességét sem a hazai cégek, sem az IT munkaerőpiac nem tudja lekövetni. Az eseményhorizontról azonban már nincs visszafordulás.
|
AI: a technológiai robbanás állva hagyta a munkaerőpiacot
A technológiai változás sebességét sem a hazai cégek, sem az IT munkaerőpiac nem tudja lekövetni. Az eseményhorizontról azonban már nincs visszafordulás.
Szalay Kristóf, a Turbine.AI alapítója a 2018-as HWSW termékfejlesztési konferencián tartott és alább megtekinthető előadása során megmutatja, hogy készülnek a Turbine szimulált sejtjei, hogyan használják őket, illetve hogyan segítenek a mesterséges intelligencia és gépi tanuló algoritmusaik szimulációk tízmillióinak eredményeiből használható, általános következtetéseket levonni. A rák nem egyetlen betegséget jelöl - valójában több millió betegség közös neve, hiszen minden egyes daganat kicsit más, mint az összes többi, így a daganatok kezelése is ennek megfelelően bonyolult.
Mesterséges intelligencia és szimulált sejtek a rákkutatásban – Szalay Kristóf (Turbine.AI)
Még több videó
AI: a technológiai robbanás állva hagyta a munkaerőpiacot
A technológiai változás sebességét sem a hazai cégek, sem az IT munkaerőpiac nem tudja lekövetni. Az eseményhorizontról azonban már nincs visszafordulás.AI: a technológiai robbanás állva hagyta a munkaerőpiacot A technológiai változás sebességét sem a hazai cégek, sem az IT munkaerőpiac nem tudja lekövetni. Az eseményhorizontról azonban már nincs visszafordulás.
Szalay Kristóf, a Turbine.AI alapítója a 2018-as HWSW termékfejlesztési konferencián tartott és alább megtekinthető előadása során megmutatja, hogy készülnek a Turbine szimulált sejtjei, hogyan használják őket, illetve hogyan segítenek a mesterséges intelligencia és gépi tanuló algoritmusaik szimulációk tízmillióinak eredményeiből használható, általános következtetéseket levonni. A rák nem egyetlen betegséget jelöl - valójában több millió betegség közös neve, hiszen minden egyes daganat kicsit más, mint az összes többi, így a daganatok kezelése is ennek megfelelően bonyolult.
Mesterséges intelligencia és szimulált sejtek a rákkutatásban – Szalay Kristóf (Turbine.AI)
Még több videó