瞻观前沿
近日,阿卜杜拉国王科技大学的研究团队开发了一种新的机器学习方法,旨在解决医学研究中的隐私保护问题。这一方法利用了一系列专注于保护隐私的算法,旨在在不损害个人隐私的情况下加快基因组数据的发现,从而为医学研究和治疗提供更多可能性。
传统的隐私保护方法包括对数据进行加密,然而,这需要对数据进行解密以进行训练,带来了大量的计算开销。另一种方法是将数据分成更小的数据包,并使用一组本地训练算法在每个数据包上单独训练模型,这种方法称为本地训练或联合学习。然而,这种方法仍然有可能将私人信息泄露到训练模型中。还有一种称为差异隐私的方法可用于以保证隐私的方式分解数据,但这会产生“嘈杂”的模型,限制了其在基于基因的精确研究中的实用性。
阿卜杜拉国王科技大学的研究团队的新方法,即 PPML-Omics,引入了去中心化的洗牌算法,以解决隐私保护中的安全问题。该方法通过在保持同等隐私保护水平的同时获得更好的模型性能,实现了更好的权衡。这一方法不仅能够比其他方法更高效地生成优化模型,而且还被证明能够抵御最先进的网络攻击。
阿卜杜拉国王科技大学的高鑫表示:“组学数据通常包含大量私人信息,例如基因表达和细胞组成,这些信息可能与一个人的疾病或健康状况有关。根据这些数据训练的人工智能模型有可能保留个人的私人详细信息。我们的主要重点是在保护隐私和优化模型性能之间找到更好的平衡。”
这一新方法的出现对医学研究和治疗领域具有重要意义,它不仅能够更好地保护个人隐私,还能够加速基因组数据的分析和发现,为医学研究和治疗带来更多可能性。随着这一方法的不断完善和推广,相信将为医学领域带来更多的突破和进步。
(图片来源:摄图网)
技术价值观察
人工智能产业链上游为硬件设备和数据设备,其中包括芯片、传感器、大数据、云计算服务等,为人工智能提供数据服务和算力支持;中游是人工智能产业的技术核心,包括通用技术、算法模型、开发平台三个方面,涵盖了机器感知、自然语言理解、机器学习、图谱、基础开源框架等核心技术;下游是人工智能的应用产品和场景,涉及交通、医疗、安防、金融、家居、制造等多个领域。
研究人员为基因组研究创新了一种保护隐私的机器学习方法,平衡了数据隐私与人工智能模型性能。他们的方法使用去中心化的改组算法,处于人工智能产业链中游环节。
宏观市场观察
中国人工智能行业竞争派系
根据《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2022)》,我国目前人工智能行业竞争逐渐激烈,市场参与者可以分为三个派系,分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业和技术层代表企业。人工智能平台的头部企业有阿里巴巴、百度集团、腾讯控股等;字节跳动、美的集团、小米集团是融合产业活跃企业;技术层代表企业有云从科技、商汤科技、拓尔思等企业。
人工智能市场规模突破5000亿元,企业主要分布于第三产业
受益于国家政策的支持,以及资本和人才的驱动,我国人工智能产业蓬勃发展,已步入世界前列。根据中国信通院发布的数据,我国人工智能产业规模从2019年开始快速增长,2021年同比增长达到33.3%,2022年产业规模达到5080亿元,同比增长18%。初步统计,2023年规模达到5784亿元,增速放缓至13.9%。
互联网是渗透率最高的行业
总体来看,AI在各个行业的应用程度都呈现不断加深的趋势,应用场景也越来越广泛,人工智能已经成为了企业寻求业务增长点、提升用户体验、保持核心竞争力的重要途径。人工智能行业应用渗透度排名TOP5的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。其中金融和电信行业人工智能应用增长速度较为明显,对人工智能基础架构的投入增长也较为突出。
中国人工智能技术赛道热力图
根据前瞻产业热力图显示,目前人工智能关键技术强相关的城市集群主要集中在华南、华东和粤港澳大湾区,尤其是广东省成为重点发展区域。这些城市群已投入大量政策、资金、环境和人才资源用于人工智能研发,成为潜在的人工智能技术发展中心。根据热力图的分布粤港澳大湾区有极大的可能性成为人工智能技术的先导区域。重点关注广东省广州市天河区、海南省海口市龙华区、福建省福州市台江区等地的相关企业,以及这些地方对人工智能产业发展的投资环境和潜力市场。
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