Des chercheurs du MIT ont développé BioAutoMATED : un système d’apprentissage automatique capable de sélectionner et de créer un modèle approprié pour un ensemble de données donné

La tâche de construire des modèles d’apprentissage automatique peut être difficile, en particulier pour les chercheurs sans expertise en apprentissage automatique. Cependant, une équipe de chercheurs du MIT a développé une solution innovante appelée BioAutoMATED. Ce système d’apprentissage automatique rationalise le processus de sélection des modèles et de prétraitement des données, réduisant considérablement le temps et les efforts nécessaires. Les chercheurs pensent que BioAutoMATED peut ouvrir la voie à des collaborations plus efficaces entre la biologie et l’apprentissage automatique.

BioAutoMATED : une solution qui fait gagner du temps

BioAutoMATED est un système automatisé d’apprentissage automatique spécialement conçu pour répondre aux besoins des biologistes. Alors que les systèmes actuels d’apprentissage automatique automatisé (AutoML) se concentrent principalement sur la reconnaissance d’images et de texte, les chercheurs ont réalisé que le langage fondamental de la biologie tourne autour de séquences, telles que l’ADN, l’ARN, les protéines et les glycanes. Tirant parti de ces informations, ils ont étendu les capacités des outils AutoML pour gérer les séquences biologiques.

En combinant plusieurs outils sous un même parapluie, BioAutoMATED permet un espace de recherche plus large dans l’exploration de modèles. Le système propose trois types de modèles d’apprentissage automatique supervisés : la classification binaire, la classification multi-classes et les modèles de régression. Cette flexibilité permet aux chercheurs de gérer différents types de données et de déterminer les données requises pour former efficacement le modèle sélectionné.

Briser les barrières et réduire les coûts

Les chercheurs soulignent que BioAutoMATED peut réduire considérablement les barrières financières associées à la conduite d’expériences à l’intersection de la biologie et de l’apprentissage automatique. En règle générale, les laboratoires centrés sur la biologie doivent investir dans une infrastructure numérique substantielle et embaucher des experts formés à l’IA-ML avant de déterminer la faisabilité de leurs idées. Cependant, avec BioAutoMATED, les chercheurs peuvent mener des expériences initiales et évaluer les avantages potentiels de l’implication d’un expert en apprentissage automatique pour le développement ultérieur de modèles.

Promouvoir la collaboration et l’accessibilité

Pour promouvoir une adoption et une collaboration plus larges, les chercheurs ont rendu public le code open source de BioAutoMATED. Ils encouragent les autres à utiliser et à améliorer le code, favorisant la collaboration au sein de la communauté scientifique. Les chercheurs envisagent un avenir où BioAutoMATED deviendra un outil précieux accessible à tous, fusionnant des pratiques biologiques rigoureuses avec les progrès rapides des techniques AI-ML.

Le développement de BioAutoMATED représente une percée significative dans l’automatisation de l’apprentissage automatique pour les biologistes. En simplifiant la sélection de modèles et le prétraitement des données, ce système innovant permet aux chercheurs d’explorer le potentiel de l’apprentissage automatique sans avoir besoin d’une expertise approfondie. Avec sa nature conviviale et son potentiel pour réduire les barrières à l’entrée, BioAutoMATED a le potentiel de révolutionner le domaine de la biologie et de faciliter des collaborations fructueuses entre les biologistes et les experts en apprentissage automatique.

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