Z farem na dna transformují data zemědělskou a přesnou medicínu

Není žádným tajemstvím, že data a analytika se transformují téměř v každém odvětví, takže mě nepřekvapilo, že jsem na téma Fortune Brainstorm Tech zaměřil řadu relací. Zajímavá byla ale diskuse o nových použitích pro zemědělská a genomická data a také diskuse o „kontrole AI“, která se k datům skutečně dostala.

Genomické informace o původu a barvě

Předek generálního ředitele Margo Georgiadis a spoluzakladatel a generální ředitel Coloru Othman Laraki diskutovali o tom, jak by genomická data mohla ovlivnit trh zdravotní péče.

Georgiadis poznamenal, že rodový původ, který má v současné době informace o 100 miliónech rodinné historie a největším úložišti spotřebitelské DNA, existuje již 30 let a zaměřuje se na spotřebitelské interakce. Také však hovořila o partnerství s jinými společnostmi, aby se pomocí genomiky dosáhlo lepších zdravotních výsledků

Připomněla publiku, že „Vaše geny nejsou vaším osudem, “ řekla, že to byl jen jeden signál, a že je důležité podívat se také na historii rodiny.

Laraki, jehož firma se zaměřuje na precizní medicínu, diskutoval s využitím genomických informací pro „vybudování infrastruktury zdravotní péče, která bude vidět dále po silnici“. V budoucnu „nebudeme myslet na to jako na genomiku, budeme na to myslet jako na zdravotní péči“. Všiml si obrovského rozporu mezi tím, co utrácíme za zdravotní péči, a hodnotou, kterou získáváme. Toto je „největší lidská a podnikatelská příležitost naší generace, “ uvedl s tím, že zdravotní systém teprve začíná používat genomiku v primární péči.

Mluvil o tom, jak existují spotřebitelské aplikace a důsledky zdravotní péče na úrovni populace, a hovořil o vztahu společnosti s Broad Instituteem MIT.

Georgiadis přesto uvedl, že soukromí je kořenem vztahu společnosti s jejími zákazníky a že jednotlivci používají a kontrolují svá vlastní data. Řekla, že společnost nikdy neposkytuje informace donucovacím orgánům, pokud k tomu není nucena, a v loňském roce se to stalo jen 10krát. Všechny žádosti se týkaly podvodů s kreditními kartami, nikoli genetických informací.

Řekla, že kolektivní poznatky, které lze mezi záznamy získat, jsou důležité. „Náš zákazník není nikdy produktem, “ řekla, „že sladění je velmi důležité.“

Georgiadis uvedl, že společnosti, které shromažďují genomické informace, musí mít jasno v tom, co znamenají, a zajistit, aby zákazníci pochopili, jak organizace budou údaje používat a sdílet. Řekla, že Ancestry, 23andMe a Helix vytvořili soubor standardů genetické ochrany soukromí a vybízeli ostatní hráče, aby se přihlásili. To zahrnuje použití údajů na úrovni populace pro lékařský a zdravotní výzkum.

Každá technologie vytváří nový soubor problémů, řekl Georgiadis. "Jako vůdci musíme převzít odpovědnost za přemýšlení a předvídání těchto otázek a stanovení vysokých standardů pro způsob, jakým obchodujeme."

Zemědělské údaje

V rámci dalšího sezení generální ředitel Land O'Lakes Beth Ford a Gro Intelligence zakladatel a generální ředitel Sara Menker diskutovali o tom, jak data mění zemědělství a podniky v jeho okolí.

Ford hovořil o průzkumu Land O'Lakes o prediktivních modelech, které zachycují údaje o zemědělci o tom, co je zasazeno do různých typů půd a jaké postupy používají, aby pomohli zemědělcům zjistit, jaké změny mohou během vegetačního období provést. Řekla, že firemní Truterra Insights Engine obsahuje bilion datových bodů. Cílem je zvýšit odolnost, ale zároveň zlepšit produktivitu.

Společnost Land O'Lakes je družstvo vlastněné zemědělci, poznamenal Ford, a proto se zaměřuje na pomoc ke zlepšení produktivity farmy a udržitelnosti. Cílem bylo zlepšit strukturu pobídek pro zemědělce s tím, že 96 procent farem je stále v rodinném vlastnictví. Diskutovala o „sdíleném osudu“, který všichni sdílíme, a dodala, že je nutná technologie nebo bude ohrožena bezpečnost potravin.

Řekla, že údaje jednotlivého farmáře jsou umlčeny, ale v kombinaci s prediktivními modely, včetně dat získaných ze satelitů a dronů. „Zachytíme jejich data, “ řekl Ford, „ale vlastní je.“

Prediktivní modely a provádění změn „v sezóně“, protože nikdy nebyly důležitější, než tomu bylo v letošním roce, uvedl Ford a poznamenal, že zemědělci čelí dramatickým problémům spojeným s počasím. Řekla, že průměrný zemědělec minulý rok přišel o peníze, a že nízké ceny komodit jsou pro mnoho zemědělců problémem.

Společnost Gro Intelligence pracuje na vytváření prediktivních modelů pro předpovídání nabídky, poptávky a ceny jakéhokoli zemědělského produktu kdekoli na světě, řekl Menker. Řekla, že potravinářské a nápojové společnosti, banky a obchodníci s komoditami tyto informace potřebují, zejména kvůli změnám způsobeným extrémními povětrnostními událostmi. Poznamenala, že 10 milionů akrů zemědělské půdy bylo kvůli povodním v tomto roce opuštěno, což představuje ušlý zisk 6, 5 miliardy dolarů.

Menker hovořil o tom, jak je systém navržen pro přijímání datových souborů a reakci na události na trhu, a jak to umožní firmám strukturovat finanční nástroje pro lepší řízení rizik. To, řekla, nakonec sníží kapitálové náklady pro zemědělce. Dříve obchodovala s ropou a plynem a že bylo snazší získat kapitál na rozvoj energie než na farmě.

IBM a Salesforce v oblasti dat, spravedlnosti a AI etiky

Hlavní výzkumný pracovník IBM pro výzkum Dario Gil a hlavní vědec Salesforce Richard Socher hovořili o umělé inteligenci a důležitosti jejího používání etickými a spravedlivými způsoby.

"AI ovlivní každý jednotlivý průmysl, " řekl Socher, ale nakonec může být AI stejně dobrá jako data, která používáme k jejich trénování. Výsledkem je, že se pole musí více zaměřit na etiku. Poznamenal, že jako každý nástroj - počítače, internet nebo dokonce kladivo - lze umělou inteligenci použít pro dobro nebo špatně.

Gil nazval AI „nešťastným termínem“, protože jej lidé slyší a myslí si, že jedná sám o sobě. Řekl, že bychom měli nahradit slovo „software“ za „AI“. To objasňuje, kde leží odpovědnost. "Odpovědnost musí spočívat na lidech a institucích, které software vytvářejí, " uvedl.

Na otázku „hlubokých padělků“ řekl Socher, že lidé falešně fotografovali fotografie po dlouhou dobu, a zároveň se lidé lépe identifikovali jako falešné fotografie. Řekl, že s videem musíme dospět ke stejnému porozumění, ale v současné době bylo velmi těžké vytvořit opravdu přesvědčivá videa. Zatím prozradil Socher, že se mnohem více obává lidí, kteří vytvářejí falešné zprávy, sdílejí je na sociálních médiích a AI to doporučuje.

Gil mluvil o otázce zaujatosti a ukázal na několik vrstev problému. V první vrstvě je základní algoritmus AI. Kromě toho existuje otázka dat. Například poznamenal, že při hodnocení úvěru v bankovnictví existují pravidla a aspekt odpovědnosti. Pokud však používáte schválení pouze za posledních 20 nebo 30 let, tento model by více ocenil muže než ženy. Neuronová síť není zkreslená, řekl, ale sada dat je. Na jiné úrovni hovořil o předpojatosti na vyšší úrovni, protože většina lidí pracujících v umělé inteligenci jsou bílí muži, což je situace, kterou řekl, že se toto odvětví „snaží zlepšit“.

Jedna stříbrná podšívka, řekl Gil, je, že pokud je někomu odepřen kredit a osoba učiní rozhodnutí, je snadné pro jednu osobu omluvit. Ale pokud se podíváte na rozhodnutí z algoritmu po určitou dobu, je mnohem snazší zjistit, co se skutečně děje. „AI umístí před naše tváře zrcadlo, “ řekl a poznamenal, že je jednodušší změnit algoritmus než změnit 1000 lidí.

• Fortune Brainstorm Tech: Měnící se modely elektronického obchodování Fortune Brainstorm Tech: Měnící se modely elektronického obchodování
• Fortune Brainstorm Tech: Budování „internetového počítače“ Fortune Brainstorm Tech: Budování „internetového počítače“
• Společnost Intel's Ice Lake Real: 5 klíčových podniků s sebou Společnost Intel Ice Ice Real: 5 klíčových podniků s sebou

V rámci toho popsal práci, kterou IBM dělá, aby hledala zkreslení v datech a učinila spravedlivější rozhodnutí. Poznamenal, že spravedlnost zahrnuje mnoho různých metrik, a že proměnné jsou ve vzájemném vztahu skrývaným způsobem, a proto je obtížné.

Socher poznamenal, že zkreslení nebylo „tak snadné odstranit, jak se zdá“. Poznamenal, že z algoritmu byste mohli odstranit rasu nebo pohlaví, ale při zvažování PSČ a příjmu byste mohli dosáhnout téměř stejného výsledku. Poznamenal, že to bylo těžké, protože Salesforce nevytváří jednu aplikaci - místo toho vytváří menší aplikace pro 150 000 org, z nichž každá používá svá vlastní data. Poznamenal, že určitá forma zaujatosti může být přijatelná, jako například neprodávání prsních pump mužům. Ale v jiných případech to může být nezákonné nebo špatné. Neexistuje „žádná stříbrná střela, “ řekl Socher, „musí to být myšlení.“