斯坦福大学开放AI挑战赛,旨在解决医疗问题

斯坦福大学开放AI挑战赛,旨在解决医疗问题

斯坦福大学最近宣布了一项旨在解决生物力学问题的众包竞赛。“AI for Prosthetics”挑战的参与者将建立能够预测患者在获得假肢后如何行走的模型。

“去年这些更像是一个概念证明,”斯坦福大学生物工程博士后研究员Łukasz Kidziński表示,他现在开始启动并领导这项挑战,“今年我们希望更接近医疗应用。”

去年,Kidziński开展了第一期“Learning to Run”挑战。他的目标是让强化学习社区参与与医疗相关的问题。这项努力取得的巨大成功促使他和他的同事今年进一步突破界限,解决了真正的医疗问题。

竞争对手将配备强化学习和开源工具,构建人工智能控制肌肉,可以稳定,高效地行走。竞争对手将获得OpenSim,一种基于物理的模拟引擎,可以合成生理和物理上准确的运动。OpenAI的最新结果表明,在精确模拟环境中训练的强化学习算法可以与实际任务相关。

“预测治疗结果是医学中的终极问题,”Kidziński说,“想象一下,在为患者选择正确的治疗之前,我们测试了10种不同的治疗方法。我们不仅可以节省金钱时间,还可以减少痛苦,并且试验和测试新的有风险的治疗方法。“

NIPS 2017第一期“Learning to Run”挑战中NNAISENSE提交的虚拟骨架。

169名参赛者已经提交了1176份参赛作品。比赛的获胜者将获得两个NVIDIA TITAN V GPU,而第二和第三名的终结者将获得一个GPU。Google Cloud Platform还为支持参与者捐赠了价值20万美元的Google Cloud积分。

竞争对手可以在9月15日之前提交他们的解决方案,并获得价值250美元的Google Cloud积分(当天有400个积极分数的团队将获得积分)。

NIPS 2018“AI for Prosthetics”挑战对所有人开放,于2018年9月30日结束。

报名:www.crowdai.org/challenges/nips-2018-ai-for-prosthetics-challenge

本文为ATYUN(www.atyun.com)编译作品,ATYUN专注人工智能
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