人工智能软件将使癌症研究加快一倍

　　人工智能软件在未来五年内可望让癌症研究的脚步加快一倍，根据NVIDIA 稍早前与美国国家癌症研究所 (National Cancer Institute)、美国能源部 (U.S. Department of Energy；DOE) 以及多个国家实验室联手推动的加快癌症研究的计画，未来五年内要让癌症预防、诊断以及治疗方面获得 10 年的进展。
 
　　该计画命名为Cancer Moonshot，由美国副总统拜登主持，研究工作包含建立名为CANDLE (Cancer Distributed Learning Environment；癌症分散学习环境) 的人工智能架构，提供一个共同探索平台，利用人工智能来对抗癌症。
 
　　CANDLE 将成为开创先河的人工智能架构，不但改变我们了解癌症的方法，更为全球各地的资料科学家提供对抗癌症的强大利器。
 
　　CANDLE 的合作团队包含国家癌症研究所 (National Cancer Institute；NCI)、专攻癌症研究的 Frederick 国家实验室、美国能源部以及包括阿贡 (Argonne)、橡树岭 (Oak Ridge)、利福摩尔 (Livermore)、洛斯阿拉莫斯 (Los Alamos) 等国家实验室。NVIDIA 工程师与运算科学家将致力于这项计画，共同研发针对最新超级运算基础设施进行优化的人工智能软体平台，目标要让癌症研究人员提高 10 倍的年生产力。
 
　　阿贡国家实验室运算暨环境与生命科学副主任 Rick Stevens 表示：「人工智能将是达成 Cancer Moonshot 各项目标的关键因素。各种新运算架构在短短三年内就让神经网路的训练速度加快 50 倍，我们估计未来还会有更大幅度的进展。 」
 
　　NVIDIA 创办人暨执行长黄仁勋表示：「GPU 深度学习带来一个能解决各种艰巨挑战的新工具，这些挑战由于过度复杂，截至目前为止连最强悍的超级电脑也难以驾驭。藉由和能源部与 NCI 合作，我们将为癌症研究构建一个 AI 超级电脑。这项远大的合作计画是我们为对抗癌症所迈出的一大步。」
 
　　美国能源部与 NCI 联手推动的 Cancer Moonshot 旨在提升精准诊断肿瘤，当中包含三项精准医学 (precision medicine) 实验计画，目标要让各界更加了解癌细胞如何生成、挖掘更有效采用毒性低于目前用药的治疗法， 以及了解除了临床试验以外，其他能被大规模采用的有效性诊疗方法。深度学习对于这些研究计画发挥极其关键的助力。
 
　　首先，CANDLE 将用来协助发现常见癌症DNA与RNA表现的基因特征，从NCI 基因资料平台搜集的庞大分子数据中，发掘出预防性治疗的反应。接着，CANDLE 将加快分子动力学模拟，从关键的蛋白质互动中了解促成癌细胞生长的生物机制。最后，透过半监督式学习，CANDLE 将从数百万笔临床病患记录中自动萃取资讯并进行分析，建立一个癌症转移与复发的监控资料库。
 
　　劳伦斯利福摩尔国家实验室运算部副主任 James M. Brase 表示：「大规模资料分析 ，尤其是深度学习方面，对本实验室的各项任务至关重要，包括从精准医学一直到防止核武扩散。NVIDIA 是加速机器学习的先锋，新开发的 CORAL / Sierra 架构在新一代可扩充深度学习演算法的研发上扮演关键角色。透过与 Pascal GPU 架构的 NVLink 整合 ，将加速系统对各种最大型的神经网路进行训练。 」
 
　　橡树岭国家实验室卫生资料科学研究所主任 Georgia Tourassi 表示：「目前的癌症监控工作都是仰赖人工分析临床报告，找出癌症恶化的重要生物标记与疗效的量测指标。藉由采用像 NVIDIA DGX-1 这类的可扩充解决方案运用高效能运算与人工智能，我们能建构出自动化流程并萃取出重要临床资讯，大幅增进我们对全民癌症卫生的了解。」