Кураторский контент о глубоких технологиях и искусственном интеллекте, который люди в Radical читают и обдумывают. Зарегистрируйтесь здесь, чтобы еженедельно получать Radical Reads прямо в свой почтовый ящик.

1) Подкаст Radical Talks:Искусственный интеллект и будущее здравоохранения с доктором Эриком Тополем

Доктор Эрик Тополь присоединяется к управляющему партнеру Radical Ventures Джордану Джейкобсу для обсуждения последних проблем в борьбе с COVID-19 и того, как искусственный интеллект — это будущее здравоохранения — ключ к лучшему здоровью и более сострадательному уходу.

Доктор Тополь является основателем и директором Исследовательского трансляционного института Скриппса, профессором молекулярной медицины и исполнительным вице-президентом Scripps Research. Его последняя книга — «Глубокая медицина: как искусственный интеллект может снова сделать здравоохранение человеком».

2) Радикальный масштаб: Управление потоком продаж в условиях пандемии

За последние несколько месяцев команда Radical Ventures Impact Team провела круглые столы экспертов по стратегиям выхода на рынок и подбору кадров с нашими портфельными компаниями. Теперь мы делимся ключевыми стратегическими и тактическими идеями этих сессий в новой серии, которую мы называем «Радикальный масштаб».

Учитывая экстраординарные проблемы баланса, с которыми столкнулись многие стартапы после пандемии, Radical Scale начинается с идей лидеров продаж из Snowflake, Lars Nilsson и Travis Henry о передовых методах управления конвейером продаж во время Covid-19. .

3) ИИ в здравоохранении: Как датчики, управляемые ИИ, могут спасать жизни в «умных больницах и домах» (Science Daily)

«До 400 000 американцев ежегодно умирают из-за врачебных ошибок, но многие из этих смертей можно предотвратить, используя электронные датчики и искусственный интеллект, чтобы помочь медицинским работникам контролировать уязвимых пациентов и лечить их таким образом, чтобы улучшить результаты при соблюдении конфиденциальности.

Комментарий Radical: тезис Radical о здравоохранении касался того, как удаленные помощники и датчики получат широкое распространение в клинических условиях благодаря возросшему доверию к этим решениям, а также к более сложной цифровой инфраструктуре. В упомянутом отчете два профессора Стэнфорда, пионер компьютерного зрения Фей Фей Ли и доктор Арнольд Мильштейн обсуждают, как инструменты поддержки принятия клинических решений в сочетании с возрастающей сложностью алгоритмов машинного обучения вскоре превзойдут возможности человека. Например, системы на базе ИИ могут в режиме реального времени давать обратную связь о пациентах и ​​тех, кто за ними ухаживает: можно быстро оценить вставание пациента с постели, а также устойчивость руки хирурга со скальпелем.

Доктор Мильштейн также является соучредителем DawnLight, портфельной компании Radical, которая использует окружающий интеллект, чтобы помочь лицам, осуществляющим уход, оказывать помощь высочайшего качества. Людям с хроническими заболеваниями технология DawnLight поможет выявить ранние признаки ухудшения состояния и предотвратить ненужные госпитализации. В больницах DawnLight может помочь постоянно отслеживать жизненно важные показатели во время пребывания пациента, снижая нагрузку на медицинских работников и повышая качество обслуживания.

4) AI M&A: NVIDIA приобретет Arm за 40 миллиардов долларов (NVIDIA)

«NVIDIA и SoftBank Group Corp. (SBG) сегодня объявили об окончательном соглашении, в соответствии с которым NVIDIA приобретет Arm Limited… в рамках сделки на сумму 40 миллиардов долларов…

Объединение объединяет ведущую вычислительную платформу искусственного интеллекта NVIDIA с обширной экосистемой Arm, чтобы создать ведущую вычислительную компанию для эпохи искусственного интеллекта, ускоряющую инновации и расширяющуюся на большие быстрорастущие рынки».

Комментарий Radical: приобретение NVIDIA компании ARM примечательно не только тем, что это крупнейшее приобретение полупроводников в истории, но и тем, что оно закладывает основу для будущего, в котором искусственный интеллект будет работать на периферийных устройствах повсюду. Как сказал генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг: «В ближайшие годы триллионы компьютеров с искусственным интеллектом создадут новый интернет вещей, который в тысячи раз превосходит сегодняшний интернет людей». Для реализации этого видения потребуются интегрированные центры обработки данных с графическими и центральными процессорами, центры обработки данных с периферийными вычислениями и программный уровень, соединяющий граничные устройства на базе аппаратного обеспечения NVIDIA и ARM.

Untether.AI, портфельная компания Radical, разработала ведущий в мире чип для вывода ИИ, который явно становится чрезвычайно ценной частью будущего полупроводникового и граничного вычислительного пространства.

5) Безопасность ИИ:Исследователи ИИ разрабатывают метод обнаружения сбоев для критически важного для безопасности машинного обучения (VentureBeat)

«Исследователи из Массачусетского технологического института, Стэнфордского университета и Университета Пенсильвании разработали метод прогнозирования частоты отказов критически важных для безопасности систем машинного обучения и эффективного определения частоты их возникновения. Критически важные для безопасности системы машинного обучения принимают решения для автоматизированных технологий, таких как беспилотные автомобили, роботизированная хирургия, кардиостимуляторы и автономные системы полета для вертолетов и самолетов. В отличие от ИИ, который помогает вам написать электронное письмо или порекомендует песню, сбои системы, критически важные для безопасности, могут привести к серьезным травмам или смерти. Проблемы с такими системами машинного обучения также могут привести к финансово затратным событиям, таким как отсутствие посадочной площадки SpaceX».

Комментарий Radical:Пандемия ускорила оцифровку процессов во многих отраслях. Заметный попутный ветер был в транспортной отрасли, которая включает в себя автомобили, грузовики, беспилотники и, совсем недавно, планы автономных морских судов. Однако для развертывания ИИ в критически важных с точки зрения безопасности отраслях, таких как автономные транспортные средства, необходимо установить большое доверие между оператором, регулирующими органами и общественностью. Прозрачность может быть сложной задачей, когда ценность компании зависит от защиты ИС ее необработанных моделей. Выборка нейронного моста может предложить регулирующим органам, ученым и отраслевым экспертам решение, с помощью которого общественность может гарантировать, что система была тщательно протестирована, а организация может защитить свою конфиденциальную информацию. Такой подход может стать шагом к более безопасному, основанному на статистике будущему, которое позволит внедрять технологические инновации.

***
Примечание редактора. Мы продолжим использовать эту платформу для публикации без комментариев статей, посвященных данным и их использованию для иллюстрации и освещения расовой несправедливости. Потому что вы не можете исправить проблемы, которых не видите и не понимаете.

6)Расовые и этнические различия в самооценке использования телемедицины во время пандемии COVID-19: вторичный анализ опроса пользователей Интернета в США, проведенного в конце марта(Журнал Американской ассоциации медицинской информатики)

«Примерно 17% респондентов сообщили об использовании телемедицины из-за пандемии, при этом нескорректированные шансы значительно выше среди чернокожих, латиноамериканцев и лиц, принадлежащих к другой расе, по сравнению с белыми респондентами. Многофакторная логистическая регрессия и анализ чувствительности показывают, что темнокожие респонденты чаще, чем белые, сообщали об использовании телемедицины из-за пандемии, особенно когда они воспринимали пандемию как незначительную угрозу собственному здоровью.

Системный расизм, создающий неравенство в отношении здоровья и медицинского обслуживания, вероятно, повысил потребность в телемедицине среди чернокожих пациентов во время пандемии. Полученные данные указывают на возможность использования широкого набора инструментов телездравоохранения для сокращения неравенства в медицинском обслуживании после пандемии».