큰 데이터에서 또 다른 혁신: 어떻게 AYASDI를 사용 하 여 토폴로지 데이터 암 분석 참조

큰 데이터 풍부한 자원 매장 이면 보물을 열 열쇠는 우리 각자에. 큰 데이터 신생 AYASDI 수 있도록 눈의 쌍을 빌려 수 처럼 몸을 키 고 큰 데이터의 매장을 엽니다.

최근, AYASDI, 실리콘 밸리 시작 토폴로지 데이터 분석의 알고리즘을 사용 하 여 암 연구 단지는 $10 백만 조 자금을 사용 하 여 계획 이다.

AYASDI로 표시 하는 응용 프로그램을 큰 데이터를 수직 명확 하 게 큰 데이터 투자, IT 관리자 네트워크 전에 문서의 초점 중 하나 되고있다: 빅 데이터에 대 한 다음 핫 스폿 응용 프로그램 소프트웨어에는, 우리가 명시 된:

장기적인 가치 측면에서 현재 붉은 큰 데이터 인프라 플랫폼을 넘어 산업 또는 시장 세그먼트에 있는 돌파구를 적용할 수 있습니다.

오래 된 데이터에서 새로운 부

스탠포드 학자 Gurjeet 싱, 군나르 Carlsson, 그리고 할란 Sexton 데이터 분석에 대 한 토폴로지 접근에 노력 하고있다. 토폴로지는 오일러 시대부터 공부 된 수학의 고 대 지점 하지만 지난 15 년 정도에 토폴로지는 큰 데이터에서 일부 보이지 않는 관계를 찾을 데이터 분석 결합 되었습니다. Gurjeet 싱, 군나르 Carlsson, 그리고 2008 년, 할란 Sexton 기술은 상용 되었다 느꼈다. 그래서 그는 AYASDI 회사 되었다. (인도, "추구" 의미에서 Ayasdi). AYASDI의 목표는 기존 데이터에서 몇 가지 새로운 발견을 확인 하는 사용자를 위해 또한 이다.

AYASDI의의 단어에서 군나르 Carlsson 설립자:

"사람들은 데이터, 데이터, 질문 그리고 답변을 찾을 수 문제의 다른 궤적을 따라 있다." 문제 중 일부는 올바른, 동안 다른 사람 반드시 올바르지 않습니다. 그리고 Ayasdi의 목표는 그들은 아직 생각 하지 않은 질문에 대답 하는 사용자. "

AYASDI 설립 때 그는 전미, 미국 방위 고급 연구 프로젝트 그룹에서에서 지원의 3.5 백만 달러를 받았다. (편집기: DARPA의 프로젝트의 대부분은 매우 적극적인, 그리고 DAPRA 웹 프로젝트 ARPANET은 지금 인터넷의 전신). 그 후, AYASDI의 기술, 기계 학습 및 토폴로지 데이터 분석 통합, 실리콘밸리의 투자 커뮤니티의 주목을 받고 있다.

AYASDI의 기술의 중요 한 기능은 다른 시스템과 달리, 그것은 유사한 검색 쿼리 문이 필요입니다. AYASDI 자동으로 데이터에서 숨겨진된 패턴을 발견할 수 있습니다.

Khosla 벤처 및 수 문 및 장소에 다른 펀드의 투자, 마케팅 및 판매도 시작 하는 동안 기술적인 팀의 AYASDI 현재 30 확장 됩니다.

AYASDI 투자 비 노드 Khosla는 유명한 말을 미래에 의사의 80% 기계에 의해 대체 될 것 이다. 그는 AYASDI의 "컴퓨터 정보" 기술을 우리는 높이 도달 하기 어려운 과거를 달성 하는 능력을 탐험 하면 믿는다. 따라서 일부 글로벌 사회 및 경제적 문제를 해결 하기 위해 도움이.

"개발자" 대용량 데이터를 확인

의료 연구의 분야에 있는 AYASDI의 응용 프로그램 중 하나입니다. 에릭 Schadt, 유전학의 시 나이 학교 및 다중 스케일 생물학, AYASDI 기술을 사용 하 여 일부 질병의 유전을 연구 하는 팀을 지도 했다. 이러한 질병에는 암 포함 됩니다. 에릭 Schadt는 기술 몇 가지 치료 돌파구로 이어질 수 있는 새로운 발견을 찾을 도움이 될 것입니다 기대 하고있다.

사실, AYASDI 최고 미국 병원에서 제약 회사와 함께 일하고 있다. 병원 및 제약 회사 고 수 있습니다 오픈 소스에서 데이터를 많이 얻을, 그들의 자신의 데이터와 그들을 결합 몇 가지 새로운 연구.

AYASDI의 CEO, Gurjeet 싱, 말했다:

"데이터는 여전히 데이터, 하지만 우리는 새로운 기술을 사용 하 여 자동으로 데이터에서 몇 가지 새로운 발견을 얻을." "

과학자의 수천에 의해 공부 되었다, 데이터 집합의 분석 15에서 누적 컬렉션에 의해 실시 됐다. AYASDI의 데이터 분석 기술 14 변종 유방암의 식별에 도움이. AYASDI의 알고리즘 발견 유방암 환자 한 유전자 비율에 더 높은 생존 율을 했다. 환자의 유전자 같은 하위 그룹에 있다면, 그들은 화학 요법에서 면역 수 있습니다.

집단, 위험 기금 데이터, 매트 Ocko 큰 데이터 필드에 있는 투자자는 파트너 의료 돌파구의 뉴스를 본 후 AYASDI에 투자를 결정 했다. 그는 말했다:

현재, 정부 및 기업의 문제는 아닙니다 데이터, 부족 하지만 데이터의 검색 및 직관적인 능력의 부족. 그것은 돌파구 AYASDI 기술은 짧은 시간에 거 대 한 데이터를 얼굴에 애 널 리스트의 직관적인 능력을 향상 시킬 수 있습니다.

의료 산업에 대 한 큰 데이터 부 이며 그것의 발에도 폐기 데이터를 문서에 언급 된 "풍부한 Smolan: 빅 데이터의 인간의 얼굴", MIT 컴퓨터 과학자와 미시간 대학 컴퓨터 과학자 들은 새로운 컴퓨터 모델을 만들었습니다 감지 하 여 폐기 ECG 데이터 분석, 소홀히 심장 병 재발 신호 기술 심사는 오늘날의 심장 질환 위험 크게 향상이 가능 하다. )

AYASDI 한쪽에서 벤처 캐피탈의 호의 얻고, 데이터 직관 및 데이터 분석 혁신 의료 데이터 개발의 핵심은.