在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用,但如果没有可持续的设计和使用,这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下,研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变,在进行自己的计算研究时优化能源使用,并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化:受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合,我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用,帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是,人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加,各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响,从而推动人们努力使计算更具可持续性,包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要,要取得进展,需要用户熟练编写高效的代码,以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件(例如,https://greensoftware.foundation/ ),同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此,方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素,而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说,几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行,会议以一场关于
为癌症患者临床管理提供指导的精准医疗方法正在逐步发展。患者来源的外植体 (PDE) 提供了一个患者近端离体平台,可用于评估对标准护理 (SOC) 疗法和新药物的敏感性。与目前的临床前模型相比,PDE 作为患者近端模型有几个优势,因为它们保留了单个肿瘤的表型和微环境。然而,PDE 的寿命与纳入通过患者肿瘤全外显子组测序 (WES) 确定的候选治疗方案所需的时间范围不相容。本综述探讨了 PDE 寿命在不同肿瘤流中的差异以及组织制备对其的影响。提高 PDE 的寿命将实现个性化治疗测试,从而有助于改善癌症患者的预后。
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