【AI for PI Workshop】與AI專家們對談:AI如何升級你的研究?從生物影像或影片出發

Published 2024-06-05
【AI for PI Workshop】與AI專家們對談:AI如何升級你的研究?從生物影像或影片出發

時間:2024年5月29日(星期三)下午2時
主講人:廖弘源特聘研究員兼所長(本院資訊科學研究所)
主持人:陳君厚研究員兼副秘書長 (本院統計科學研究所)

本院 #AI合作社 於5月29日舉辦第二場工作坊,由植微所協辦,有別前次之人文歷史研究,本次以生命科學為主題,持續促成跨領域間的對話,營造#ai應用 的蓬勃氛圍。兩次活動廖俊智院長亦皆全程參與,足見院方對本議題之重視。
植微所提出以「生物影像或影片分析」為主題的需求,正是資訊所廖弘源所長的專長。廖所長於演講中指出世界首屈一指的即時物件偵測系統 #yolo ,其應用層面極廣,舉凡 #交通#國防#即時街景分析 外,也可應用於 #生醫 領域(如病原體偵測)、#動物行為研究 等,大幅縮短分析時程。
接著由植微所吳素幸所長及王中茹副研究員介紹近期AI應用於該所的研究,如吳亭穎老師的研究經初步優化後提高了正確率,除了在短時間內已有初步進展外,更期許能藉AI之力,解決生物學百年難解的問題。
本次並邀請學術處陳建璋處長、統計所楊欣洲所長,以及資訊所王建堯助研究員一同擔任與談人,亦針對生物影像可結合其他 #大數據 的應用,以及不同領域間要如何展開順暢的對話及溝通等議題,做出適切的說明及詮釋。
最後,廖院長總結AI應用的兩個面向:Analysis及Discovery。AI並非萬能,但可藉由AI做迅速且大量的「分析」,結合無可取代的基礎研究及人腦思考,來擴展及延伸研究的「發現」。

#人工智慧 #artificialintelligence #AI #資訊科學研究所 #資訊科技創新研究中心 #統計科學研究所 #生物影像

All Comments (11)
  • @laviefu0630
    1:25:50 資訊科學研究所王建堯助研究員:「不同領域的人,所知的知識完全不同。所以在做跨領域的合作時,很重要的是『如何清楚定義問題』,讓對方的領域也可以瞭解。有了這個瞭解,就可以把對方的領域的問題轉換到我方的領域,有個解法可以幫助。如此就可以找到最快的solution。」 1:35:50 資訊科學研究所廖弘源所長:「不同領域之間最大的gap,是描述問題的方法。通常我要把很難的事情講清楚(演講)前(講給九十八歲的母親聽),就要用最簡單的方式讓不懂的人聽得懂。試著想辦法用最簡單的方法,把問題描述清楚。」
  • @laviefu0630
    39:35 植微所王中茹老師〈減數分裂時染色體如何重組?〉 合作前進的關鍵: AI 與生物學者的來回討論溝通to align terms and share domain knowledge 1. 定義問題(Define Problem) 2. 建立資料集(Build Dataset) 3. 訓練模型(Train Model) 4. 得到大量information,建立新的 hypothesis,設計下一步實驗證明 Identifying/validating possible recombination intermediates has been challenging 百年挑戰:重組中間體的辨識與鑑定
  • @veralin4287
    非常酷的跨領域合作耶 🎉 感謝分享!! 我想討論的是:當我們透過 ai 幫助還原案發記憶,是不是也有很大竄改當事人自傳記憶的風險?錯的印象透過 ai 幫助再固化,就會愈來愈偏頗,而冤案常常是因為一連串的錯誤發生…,這要如何避免呢?
  • @whereHQC
    3維空間的問題,怎麼會用2維線性的解決問題的思維呢?
  • @ShawnYang-1999
    还只是深度学习层次,现在都进化到通用模型专用化了
  • 感覺還在大海撈針、從苗頭到目的仍不明所以....