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大數據如何重新定義生物技術?

有趣的是大數據可以在硅谷,其最迷人的應用程序經常發生在其他地方。

機器學習和人工智能在風險投資圈中風靡一時。過去幾年我們看到了驚人的退出,從Google在2014年以5億美元吸收了Deepmind,到2015年以5.33億美元收購了TellApart,而英特爾在2016年以4億美元的價格吞噬了Nervana。但這些都是IT游戲。

機器學習與生物學相遇會發生什么?

基于erkeley的Lygos正在設計和設計將低成本糖轉化為高價值特種化學品的微生物。他們的核心是開發和利用軟件和硬件等多種工具,并將其應用于生物學。最終,設計和優化微生物或對其進行編程的能力正在變得比以往任何時候都更快,更便宜。數據科學和生物技術的前沿以及讀取,編寫和編輯DNA的成本迅速下降(這一趨勢甚至比摩爾的計算法更快)推動了這一進程。

換句話說,軟件,大數據,機器學習,生物技術和化學領域的最新進展可能正在結合,很可能開始一場新的工業革命。

Cloudera聯合創始人Jeff Hammerbacher曾經宣稱:“我們這一代人中最優秀的人才在考慮如何讓人們點擊廣告。這很糟糕。” 他對“頑皮”是正確的,但也許其中一些最優秀的人正在研究那些影響更大的事情。

但是,Lygos如何達到這一點是讓它變得有趣的原因。例如,Lygos的聯合創始人兼首席執行官Eric Steen,一個有趣的新創業公司,旨在成為下一個杜邦,但不是傳統的方式。Lygos開發微生物將糖轉化為高價值的特種化學品,將其旗艦產品的重點放在丙二酸(衍生自石油)上,丙二酸用于各種行業,包括香精香料,電子制造和涂料。

微生物已經發展了數百萬年,成為超高效的工廠。微生物具有驚人的計算和機器學習能力,因為在遺傳學中寫了很多

頌。進化是大自然的機器學習算法。

Lygos正在釋放控制和引導進化的能力,以重新編程微生物以生產其產品。微生物每次分裂和自我生長時都可以進行計算,每20分鐘進行一次。Lygos有數百萬人一次只進入一個桶。利用利用發展的技術,他們擁有比計算機更強大的機器學習平臺,并且正在開發和部署一系列這些技術來設計微生物工廠。

硅谷以外的數據科學

這是重要的,非??岬臇|西,這也是超越硅谷尋找最有趣創新的另一個原因。在Lygos的情況下,它位于山谷,但其影響不是。

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