Mesterséges intelligencia, magyarul.
Az eredeti közleményekből.

1,7 millió dollárt kap a Berkeley AI-alapú orvosi kutatásokra

2026. október 14. 16:18Forrás: Berkeley EECS
1,7 millió dollárt kap a Berkeley AI-alapú orvosi kutatásokra
Kép: Berkeley EECS

1,7 millió dolláros támogatást kapott a Berkeley Egyetem két kutatója a Google.org AI for Science programjából. A pénzt olyan mesterségesintelligencia-módszerek fejlesztésére fordítják, amelyek segíthetnek az orvosi felfedezésekben, különösen a kardiológiában és az onkológiában.

A lényeg röviden
  • A Berkeley kutatói 1,7 millió dolláros Google.org-támogatást kaptak.
  • A projekt az AI értelmezhetőségére és az ügynökalapú AI-ra épít.
  • A kutatás a kardiológiára és az onkológiára összpontosít.
  • A Berkeley egyike a 17 kiválasztott szervezetnek.
  • A programban több mint 3000 pályázó indult 30 országból.

A Google.org programja támogatja a kutatást

Az egyetem közleménye szerint az EECS tanszéken dolgozó Emma Pierson és a közegészségügyi területen kutató Ziad Obermeyer 1,7 millió dolláros támogatást nyert el a Google.org Impact Challenge: AI for Science programjában. A támogatás az AI értelmezhetőségével és az ügynökalapú mesterséges intelligenciával kapcsolatos kutatást segíti.

A Berkeley egyike annak a 17 szervezetnek, amelyet világszerte kiválasztottak a programban. A pályázók több mint 3000 jelentkező közül kerültek ki, 30 országból. A kiválasztott szervezetek összesen 36 millió dolláros finanszírozásban részesülnek.

Érthetőbbé tennék az orvosi AI-modelleket

Pierson és Obermeyer célja egy általános keretrendszer létrehozása az orvosi felfedezések támogatására. A kutatás az értelmezhetőség és az ügynökalapú AI módszereivel alakítaná át az alapmodellek összetett reprezentációit ember által olvasható, élettani szempontból megalapozott fogalmakká.

A munka két orvosi területre összpontosít: a kardiológiára és az onkológiára. Az egyetem megfogalmazása szerint a kutatás azt a problémát célozza, hogy a mai orvosi AI-modellek előrejelzései sokszor nehezen értelmezhetők, ami biztonsági kockázatokat is felvethet.

A kutatók szerint az ilyen modellekben rejlő biomedicinális tudás jelenleg nehezen hozzáférhető és nehezen használható fel az orvosok számára a betegellátás javítására. A projekt ennek a tudásnak a feltárását és értelmezhetőbbé tételét támogatná.

A támogatás célja a tudományos felfedezés gyorsítása

Leslie Yeh, a Google.org tudományos fejlődésért felelős igazgatója szerint az AI fejlődése új lehetőségeket nyit a tudományos felfedezések előtt. „Rendkívüli pillanatban vagyunk a tudomány számára, mivel az AI fejlődése új lehetőségeket nyit meg olyan felfedezések előtt, amelyeket néhány évvel ezelőtt még nehéz lett volna elképzelni”, mondta Yeh.

A Google.org igazgatója szerint a Berkeley az AI és a mélyreható tudományos szakértelem összekapcsolásával dolgozik fontos emberi kérdéseken. A szervezet a támogatással azt segíti, hogy a kutatók orvosi alapmodelleket értelmezzenek, és a tudományos felfedezéseket gyakorlati hatások felé mozdítsák.

A projekt a felhasználók számára elsősorban az orvosi AI-rendszerek értelmezhetőségének javulását célozza. A forrás szerint a kutatás eredményei hozzájárulhatnak ahhoz, hogy a modellek által hordozott biomedicinális tudás a klinikusok számára hozzáférhetőbbé és használhatóbbá váljon.

UC BerkeleyGoogle.orgGoogle.org Impact Challenge: AI for ScienceEmma PiersonZiad ObermeyeregészségügytudományAI-ágensekkutatási eredmény
Kövesd az AI Hírek oldalát a FacebookonA legfontosabb MI-hírek magyarul, rögtön a megjelenés után a hírfolyamodban.Követem

Kapcsolódó hírek

A baktériumok természetes ellenségeit kutatja az IVADO professzora
Kutatás2026. október 14. 15:34

A baktériumok természetes ellenségeit kutatja az IVADO professzora

Frédérique Le Roux a baktériumokat fertőző és elpusztító bakteriofágok, vagyis baktériumokat megtámadó vírusok működését vizsgálja. Kutatásának célja annak megértése…

Kutatás
Kutatás2026. szeptember 18. 19:25

A ProteinGuide kísérleti adatokkal tereli a fehérjetervező AI-t

A Berkeley kutatói kifejlesztették a ProteinGuide módszert, amely kísérleti adatokkal irányítja a meglévő fehérjegeneráló modelleket a kívánt tulajdonságok felé, azok…

A DNS „nyelvét” tanulja az új Berkeley-féle AI-modell
Kutatás2026. szeptember 9. 17:05

A DNS „nyelvét” tanulja az új Berkeley-féle AI-modell

A UC Berkeley kutatói létrehozták a GPN-Star nevű genomikai nyelvi modellt, amely a közlemény szerint a korábbiaknál hatékonyabban azonosítja az öröklött tulajdonságokra…