“Transformational machine learning” (TMA) är en ny metod för maskininlärning (ML). Metoden bygger på hur människor lär sig saker. Det innebär att systemet använder sig av erfarenheter från flera olika problem och förbättrar sin prestation samtidigt som det lär sig.
Ross D King är professor i maskinintelligens vid Chalmers och han rekryterades av WASP 2019. Metoden som han och hans kollegor har utvecklat skulle kunna påskynda identifiering och produktion av nya läkemedel genom att förbättra de maskininlärningssystem som används i detta syfte. Resultaten publiceras nyligen i PNAS.
− Ett typiskt ML-system måste börja om från början när det lär sig att identifiera en ny typ av läkemedel, eftersom det hanterar en enskild fråga i taget. Till exempel skulle en sådan ML-metod söka efter läkemedelsmolekyler som ser ut på ett visst sätt. TML använder istället kunskap om läkemedlens koppling till andra läkemedelsupptäckter. Detta gör TML till ett mycket kraftfullare tillvägagångssätt, säger Ross D King.
Läs WASPs nyhetstext om forskningen (på engelska): A Machine that Learns How to Learn – ‘Transformational’ approach to machine learning could accelerate search for new disease treatments
Läs studien i PNAS: Transformational machine learning: Learning how to learn from many related scientific problems
Kontakt
- Professor, Data Science och AI, Data- och informationsteknik