НАЦИОНАЛЬНЫЙ НАУЧНЫЙ ФОНД ФОНДЫ PYTHO ИССЛЕДОВАНИЕ, КАК ПРОГНОЗИРОВАТЬ УСПЕХ НОВЫХ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ
Программа NSF по наукам о решениях, рисках и менеджменте присуждает исследовательский грант Объединение Университета Джона Хопкинса и Pytho LLC
Бруклин, штат Нью-Йорк, 9 сентября 2019 г. Pytho LLC получила финансирование Национального научного фонда (NSF) в размере 327 360 долларов США. для проверки своего метода "Human Forest" (заявка на патент) прогнозирования того, какие лекарства от рака будут успешно проходить клинические испытания. Проект под названием Человеческие леса против моделей случайных лесов в прогнозировании сравнивает ориентированный на человека метод прогнозирования Pytho с моделями искусственного интеллекта, разработанными исследователями из Университета Джона Хопкинса, который будет выступать в качестве главного администратора премии.
Соучредители Pytho Павел Атанасов и Регина Джозеф имеют многолетний опыт работы в области прогнозирования и коллективного разума. Поскольку они являются членами предыдущих и нынешних исследовательских групп, финансируемых правительством США, которые занимаются изучением принятия решений и количественного прогнозирования, их работа привлекла международное внимание. Джозеф - признанный Сверхпредсказатель, а Атанасов - известный знаток мудрости толпы. Их метод "Человеческий лес" представляет собой потенциальный прорыв в превзойдении компьютерных предсказаний успеха новых лекарств за счет использования коллективных умственных способностей людей.
«Сила человеческого предсказания часто упускается из виду из-за шумихи вокруг ИИ, но наш опыт научил нас, что человеческий коллективный разум - при использовании правильных инструментов - может значительно улучшить производительность чистых машинных моделей», - говорит Регина Джозеф. Соучредитель Pytho и главный исследователь проекта.
«Мы разработали наш метод« Человеческий лес », чтобы помочь людям избежать предвзятости и объединить их уникальные идеи для решения сложных проблем, и мы рады протестировать его с современными моделями машинного обучения на таких задачах, как прогнозирование клинических испытаний. - говорит Павел Атанасов, соучредитель Pytho, руководитель предложения и соруководитель проекта.
«Самое замечательное в сотрудничестве с инновационным стартапом, таким как Pytho, заключается в том, что границы академических исследований выходят за рамки того, что, как мы думали, возможно или применимо в реальном мире. Мы в первую очередь сосредоточились на данных и методах моделирования для прогнозирования успеха в клинических испытаниях, но Pytho подтолкнул нас к размышлениям о другом аспекте, а именно о понимании ценности человеческого опыта в прогнозировании ». отмечает Сауле Сиддики, доцент инженерной школы Уайтинга Университета Джона Хопкинса и главный исследователь проекта.
По всем вопросам обращайтесь по адресу [email protected]
Программа NSF's Decision, Risk and Management Sciences поддерживает научные исследования, направленные на повышение понимания и эффективности принятия решений отдельными лицами, группами, организациями и обществом.
