De la ferme la ADN, datele transformă agricultura și medicina de precizie

Nu este un secret faptul că datele și analizele se transformă aproape în fiecare industrie, așa că nu am fost surprins să văd o serie de sesiuni la Fortune Brainstorm Tech concentrându-se pe această temă. Dar am găsit discuția despre noile utilizări pentru datele agricole și genomice destul de interesante, precum și o discuție despre „controlul AI”, care a ajuns într-adevăr la date.

Informații genomice la Ascensoare și culoare

CEOul ancestral, Margo Georgiadis, și co-fondatorul și CEO, Othman Laraki, au discutat despre modul în care datele genomice ar putea afecta piața îngrijirii medicale.

Georgiadis a menționat că Ascendența, care are în prezent informații despre 100 de milioane de istorii familiale și cel mai mare depozit de ADN-ul consumatorului, a fost în jur de 30 de ani și s-a concentrat pe interacțiunile consumatorilor. Dar ea a vorbit și despre parteneriat cu alte companii pentru a ajunge la rezultate mai bune pentru sănătate prin intermediul genomicii

Ea a reamintit publicului că „genele tale nu sunt destinul tău”, spunând că este doar un semnal și că este important să te uiți și la istoria familiei.

Laraki, a cărui firmă se concentrează pe medicina de precizie, a discutat despre utilizarea informațiilor genomice pentru a „construi o infrastructură de îngrijire a sănătății care să poată vedea mai departe pe drum”. În viitor, „nu ne vom gândi la el ca la genomici, îl vom considera ca îngrijire a sănătății”. El a remarcat deconectarea uriașă între ceea ce cheltuim pentru asistența medicală și valoarea pe care o obținem. Aceasta este „cea mai mare oportunitate antreprenorială și umană a generației noastre”, a spus el, menționând că sistemul de sănătate începe să folosească genomica în îngrijirea primară.

El a vorbit despre modul în care au existat atât aplicații pentru consumatori, cât și implicații de îngrijire a sănătății la nivel de populație și a vorbit despre relația companiei cu MIT’s Broad Institute.

Cu toate acestea, Georgiadis a spus că confidențialitatea este rădăcina relației companiei cu clienții și a spus că persoanele fizice își folosesc și controlează propriile date. Ea a spus că compania nu oferă niciodată informații cu privire la forțele de ordine, decât dacă este obligată să facă acest lucru, iar anul trecut s-a întâmplat doar de 10 ori. Cererile au fost legate de fraudă cu cardul de credit, nu de informații genetice.

Ea a spus că ideile colective care pot fi adunate între înregistrări au fost importante. „Clientul nostru nu este niciodată produsul”, a spus ea, „că alinierea este profund importantă”.

Georgiadis a spus că companiile care colectează informații genomice trebuie să fie clare despre ce stau la dispoziție și să se asigure că clienții înțeleg modul în care organizațiile vor folosi și împărtăși datele. Ea a spus că Ascendent, 23andMe și Helix au stabilit un set de standarde de confidențialitate genetică și încurajau alți jucători să se înscrie. Aceasta include utilizarea datelor la nivel de populație pentru cercetări medicale și de sănătate.

Fiecare tehnologie creează un nou set de probleme, a spus Georgiadis. „În calitate de lideri, trebuie să ne asumăm responsabilitatea pentru a gândi și anticipa aceste probleme și a stabili standarde înalte pentru modul în care facem afaceri.”

Date agricole

Într-o altă sesiune, fondatorul și directorul executiv al companiei Land O'Lakes, Beth Ford și Gro Intelligence, Sara Menker, au discutat despre modul în care datele schimbă agricultura și afacerile din jurul acesteia.

Ford a vorbit despre cercetările Land O'Lakes în modele predictive care surprind date ale fermierilor despre ceea ce este plantat în diferite tipuri de sol și ce practici fac, pentru a ajuta fermierii să știe ce schimbări pot face în sezonul de creștere. Ea a spus că firma Truterra Insights Engine conține o serie de puncte de date. Scopul este creșterea rezistenței, dar în același timp îmbunătățirea productivității.

Ford O'Lakes este o cooperativă deținută de fermieri, a remarcat Ford și, prin urmare, este axată pe contribuția la îmbunătățirea productivității fermei, precum și a sustenabilității. Scopul a fost de a îmbunătăți structura de stimulare pentru fermieri, spunând că 96 la sută din ferme sunt în proprietatea familiei. Ea a discutat despre „destinul comun” pe care îl împărtășim cu toții, adăugând că tehnologia este necesară sau securitatea alimentară va fi în pericol.

Ea a spus că datele unui fermier individual sunt silente, dar combinate cu modele predictive, inclusiv date colectate de la sateliți și drone. „Le vom capta datele”, a spus Ford, „dar le dețin”.

Modelele predictive și modificările „în sezon” nu au fost niciodată mai importante decât este în acest an, a spus Ford, remarcând problemele dramatice legate de condițiile meteorologice cu care se confruntă fermierii. Ea a spus că fermierul mediu a pierdut bani anul trecut și că prețurile mici ale mărfurilor sunt o problemă pentru mulți fermieri de ani buni.

Menker a spus că Gro Intelligence lucrează la construirea de modele predictive care să prevadă oferta, cererea și prețul pentru orice produs agricol oriunde în lume. Ea a spus că companiile de alimente și băuturi, băncile și comercianții de mărfuri au nevoie de aceste informații, în special din cauza schimbărilor care apar la evenimentele meteorologice extreme. Ea a menționat că 10 milioane de acri de teren agricol au fost abandonate din cauza inundațiilor din acest an, reprezentând venituri pierdute de 6, 5 miliarde de dolari.

Menker a vorbit despre modul în care sistemul este conceput pentru a ingera seturi de date și pentru a reacționa la evenimentele de pe piață și cum va permite firmelor să structureze instrumente financiare pentru a gestiona mai bine riscurile. Aceasta, a spus ea, va reduce în cele din urmă costul capitalului pentru fermieri. Obișnuia să vândă petrol și gaze și că a fost mai ușor să obțină capital pentru a dezvolta energie decât pentru a face fermă.

IBM și Salesforce pentru date, corectitudine și etică AI

Dario Gil, directorul de operare al cercetării IBM și savantul șefului Salesforce, Richard Socher, au vorbit despre AI și despre importanța utilizării acesteia în moduri corecte etice și corecte.

"Fiecare industrie va fi afectată de AI", a spus Socher, dar în final, AI nu poate fi decât la fel de bună ca datele pe care le folosim pentru a-l instrui. Ca urmare, a spus el, domeniul trebuie să se concentreze mai mult pe etică. El a menționat că, ca orice instrument - computere, internet sau chiar un ciocan - AI poate fi folosit pentru bine sau pentru rău.

Gil a numit AI „un termen nefericit”, deoarece oamenii aud termenul și cred că acționează de unul singur. El a spus că ar trebui să înlocuim doar cuvântul „software” cu „AI”. Acest lucru face mai clar locul în care se află responsabilitatea. "Responsabilitatea trebuie să se țină de oamenii și de instituțiile care creează software-ul", a spus el.

Întrebată despre „adâncuri”, Socher a spus că oamenii au falsificat fotografiile de mult timp și, în același timp, oamenii s-au îmbunătățit la identificarea fotografiilor false. El a spus că va trebui să ajungem la aceeași înțelegere cu videoclipul, dar în prezent a fost foarte greu să creăm videoclipuri cu adevărat convingătoare. Deocamdată, a spus Socher, el era mult mai îngrijorat de faptul că oamenii creează știri false, îl împărtășeau pe rețelele de socializare și AI îi recomandă.

Gil a vorbit despre problema prejudecății, arătând spre mai multe straturi ale problemei. La primul strat se află algoritmul AI principal. Dincolo de asta, există problema datelor. De exemplu, el a menționat că există reglementări și un aspect al responsabilității în evaluarea creditului în domeniul bancar. Dar dacă utilizați doar aprobări în ultimii 20 sau 30 de ani, modelul ar acorda mai mult credit bărbaților decât femeilor. El a spus că rețeaua neurală nu este părtinitoare, dar setul de date este. La un alt nivel, el a vorbit despre o prejudecată la nivel superior, în sensul că majoritatea oamenilor care lucrează în AI sunt bărbați albi, situație în care a spus că industria încearcă să se îmbunătățească.

O căptușeală de argint, a spus Gil, este că, dacă cineva i se refuză creditul și o persoană ia decizia, este ușor pentru o persoană să dea o scuză. Dar dacă te uiți la decizii dintr-un algoritm pe o perioadă de timp, este mult mai ușor să vezi ce se întâmplă cu adevărat. "AI pune o oglindă în fața noastră", a spus el, menționând că este mai ușor să schimbi un algoritm decât să schimbi 1.000 de oameni.

• Fortune Brainstorm Tech: Modificările modelelor de comerț electronic Fortune Brainstorm Tech: Modificările modelelor de comerț electronic
• Fortune Brainstorm Tech: Construirea „computerului Internet” Fortune Brainstorm Tech: Construirea „computerului Internet”
• Glaciul de la Intel ajunge la real: 5 cheie de luat-te-cheie Intel: Lacul de gheață de la Intel devine real: 5 cheie de luat cu cheie

Ca parte a acestui lucru, el a descris munca pe care IBM o face pentru a căuta prejudecăți în date și pentru a lua decizii mai corecte. El a menționat că corectitudinea implica multe metrici diferite și că variabilele sunt corelate între ele în mod ascuns, iar acest lucru este dificil.

Socher a menționat că prejudecata „nu a fost atât de ușor de eliminat pe cât pare”. El a menționat că puteți elimina rasa sau sexul dintr-un algoritm, dar puteți obține mare parte din același rezultat, luând în considerare codul zip și veniturile. El a menționat că este greu, deoarece Salesforce nu construiește o singură aplicație, ci creează aplicații mai mici pentru 150.000 de org, fiecare folosind propriile date. El a menționat că o anumită formă de părtinire poate fi acceptabilă, cum ar fi să nu comercializeze pompe de sân pentru bărbați. Dar în alte cazuri, poate fi ilegal sau greșit. Nu există „niciun glonț de argint”, a spus Socher, „Trebuie să fie o gândire”.