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RES167 Swarm Learning in Pandemiezeiten
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Joachim Schultze ist Professor für Genomics und Immunoregulation am LIMES-Institut der Universität Bonn, Koordinator der Deutschen Covid-19 Omics-Initiative und Direktor des Bereichs Systemmedizin am Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen.
Er beschäftigt sich mit der Frage, wie man große, medizinische Datenmengen möglichst effizient von einer Künstlichen Intelligenz auswerten lassen kann, und die Antwort lautet: Durch Swarm Learning. Darum geht es auch in einer aktuellen Nature-Publikation.
Mitten in diese Forschung schlug Sars-CoV-2 ein und es hat sich herausgestellt, dass Swarm Learning auch und gerade dann besonders schlagkräftig ist, wenn Krisen-assoziierte Forschung stattfindet, wie beispielsweise in Pandemiezeiten.
Darin: Eng Lim Goh – Swarm Learning – Blockchain – Transkriptom – Schwache und starke KI – Seltene Erkrankungen – Human Brain Project
Download: mp3 (38 MB) m4a (31 MB) opus (20 MB)Veröffentlicht am 26.05.2021
Dauer: 1 Stunde 23 Minuten
Lizenz: CC-BY 4.0
Downloads: 23.025
Themen: Coronavirus Seltene Erkrankungen KI DZNE Daten Medizin
Diese Folge zitieren: Holger Klein/Helmholtz-Gemeinschaft: Resonator-Podcast: "167 RES167 Swarm Learning in Pandemiezeiten". 26.05.2021, https://resonator-podcast.de/2021/swarm-learning-in-pandemiezeiten/ (CC-BY 4.0)
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1. Intro und Begrüssung (00:00:00)
2. Swarm Learning (00:00:25)
3. Lernrunden konkret (00:12:40)
4. Testlauf Röntgen (00:20:43)
5. Datenqualität (00:27:32)
6. Alltagstauglichkeit (00:32:31)
7. Schwache und starke KI (00:38:26)
8. DeCOI und Sars-CoV-2 (00:44:05)
9. Risikogruppen identifizieren (00:56:25)
10. Systemmedizin (01:02:52)
11. Seltene Erkrankungen (01:10:53)
12. Lehren aus der Pandemie (01:17:41)
13. Human Brain Project (01:21:00)
205 Episoden
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Joachim Schultze ist Professor für Genomics und Immunoregulation am LIMES-Institut der Universität Bonn, Koordinator der Deutschen Covid-19 Omics-Initiative und Direktor des Bereichs Systemmedizin am Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen.
Er beschäftigt sich mit der Frage, wie man große, medizinische Datenmengen möglichst effizient von einer Künstlichen Intelligenz auswerten lassen kann, und die Antwort lautet: Durch Swarm Learning. Darum geht es auch in einer aktuellen Nature-Publikation.
Mitten in diese Forschung schlug Sars-CoV-2 ein und es hat sich herausgestellt, dass Swarm Learning auch und gerade dann besonders schlagkräftig ist, wenn Krisen-assoziierte Forschung stattfindet, wie beispielsweise in Pandemiezeiten.
Darin: Eng Lim Goh – Swarm Learning – Blockchain – Transkriptom – Schwache und starke KI – Seltene Erkrankungen – Human Brain Project
Download: mp3 (38 MB) m4a (31 MB) opus (20 MB)Veröffentlicht am 26.05.2021
Dauer: 1 Stunde 23 Minuten
Lizenz: CC-BY 4.0
Downloads: 23.025
Themen: Coronavirus Seltene Erkrankungen KI DZNE Daten Medizin
Diese Folge zitieren: Holger Klein/Helmholtz-Gemeinschaft: Resonator-Podcast: "167 RES167 Swarm Learning in Pandemiezeiten". 26.05.2021, https://resonator-podcast.de/2021/swarm-learning-in-pandemiezeiten/ (CC-BY 4.0)
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1. Intro und Begrüssung (00:00:00)
2. Swarm Learning (00:00:25)
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9. Risikogruppen identifizieren (00:56:25)
10. Systemmedizin (01:02:52)
11. Seltene Erkrankungen (01:10:53)
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13. Human Brain Project (01:21:00)
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