悅智AI實驗室聯合螺旋矩陣在剛剛結束的Kaggle AI（全球最大AI競賽平台）挑戰賽Sartorius - Cell Instance Segmentation中，從來自全球84個國家/地區的1,505支隊伍中突出重圍，獲得第10名/Top0.6%，與英偉達(NVIDIA)、中科院等數據科學家團隊同時獲得最高獎項-金(jīn)牌。
繼QQ浏覽器(qì)算(suàn)法大賽獲獎後，悅智AI實驗室再創佳績。本次比賽由創新(xīn)業務部郭學威代表參賽，雷建椿、段超、郭朋(péng)協助。
關于維鷹雲
維鷹雲智能(néng)運維産品支撐全棧式IT運維管理(lǐ)，依托 AI 和大數據技術，以場景爲導向，保障業務連續性，從質量、效率、成本、安全方面全面提升運維能(néng)力。主要功能(néng)模塊包括：CMDB、應用行爲分(fēn)析、智能(néng)事(shì)件平台、多雲納管平台等。并且擁有微衆銀行、數字廣東、越秀金(jīn)控等成功案例。也(yě)在本次競賽中承擔算(suàn)力集群的調度和監控角色。
關于螺旋矩陣公司
山東螺旋矩陣公司專注于利用外周血進行多組學癌症篩查。創始人(rén)王正博士是山東醫學會泌尿外科分(fēn)會青年委員,曾主導山東大學多組學腎腫瘤篩查等項目，榮獲 2020 年山東醫學科技獎成果推廣應用獎。與山東第一(yī)醫科大學附屬省立醫院、山東大學等機構和院校(xiào)展開多組學癌症篩查的合作(zuò)研究。其AI 團隊成員包括了(le)來自清華大學 AI 實驗室、山東大學研究院以及 國内一(yī)線互聯網公司的等多位資深專家組成。
以下(xià)是其主打産品“多組學分(fēn)析平台”效果圖：
多組學分(fēn)析平台需要大量的計算(suàn)設備支撐，螺旋矩陣在創業之初即拟定騰雲悅智的維鷹雲（智能(néng)運維）産品作(zuò)爲長期合作(zuò)夥伴，以解決産品使用過程中，衆多機器(qì)在運維上(shàng)的問題。本次競賽中螺旋矩陣AI團隊與悅智AI實驗室，雙方結合不同業務場景算(suàn)法的優劣點，跨界合作(zuò)共同改進算(suàn)法，最終取得了(le)優異成績。
神經系統疾病，包括阿爾茨海默氏症和腦腫瘤等神經退行性疾病，是全球死亡和殘疾的主要原因。然而，很難量化(huà)這些(xiē)緻命疾病對治療的反應如(rú)何。一(yī)種被接受的方法是通過光學顯微鏡檢查神經元細胞，這種方法既方便又非侵入性。不幸的是，在顯微圖像中分(fēn)割單個神經元細胞可能(néng)具有挑戰性且耗時。在計算(suàn)機視覺的幫助下(xià)，這些(xiē)細胞的準确實例分(fēn)割可能(néng)會導緻新(xīn)的有效藥物發現，以治療數百萬患有這些(xiē)疾病的人(rén)。
從AI視角出發，在資源調配、算(suàn)力調度等方面進一(yī)步考驗維鷹雲在視覺算(suàn)法适配上(shàng)的智能(néng)運維能(néng)力，同時也(yě)是兩家AI團隊的首次合作(zuò)，也(yě)爲後續視覺算(suàn)法和智能(néng)運維的持續合作(zuò)打下(xià)結實的基礎。
現有圖像分(fēn)割技術方案對神經元細胞的準确性較差，在針對細胞分(fēn)隔的研究中，神經母細胞瘤細胞系 SH-SY5Y 在測試的八種不同癌細胞類型中始終表現出最低(dī)的精準度。這可能(néng)和神經元細胞具有非常獨特的、不規則形态有關。本賽題中，包含大量非常獨特、不規則和凹形的神經元細胞形态，每個細胞的位置近乎随機。
爲了(le)解決以上(shàng)困難我們采取了(le)多種技術方案，其中優勝關鍵點：
1. 模型組搜索，利用高性能(néng)運算(suàn)中心的強大計算(suàn)力，自動搜索U-net、UNet++、MiniSeg:、HighRes-net 、FCN、Mask RCNN等圖像分(fēn)割算(suàn)法的baseline，将模型組鎖定爲Mask RCNN。
2. 嘗試了(le)各種對圖像的預處理(lǐ)和增強情況下(xià)的baseline變化(huà)，使用高斯差分(fēn)方法進行斑點檢測，使用90度随機旋轉等。
3. 自動超參數，采用改進的遺傳算(suàn)法對圖像尺寸等參數進行超參搜索，找到最優參。
4. 多層分(fēn)類處理(lǐ)，預訓練時使用一(yī)分(fēn)類方法，讓預訓練模型更加關注Mask，Fineture時用三分(fēn)類處理(lǐ)，讓模型關注到不同類别的細胞。
5. 使用官方非比賽數據Livecell數據集進行訓練模型，半監督訓練和遷移學習，對無标注數據進行标簽推斷，作(zuò)爲半監督學習的數據。
6. 自适應多層後處理(lǐ)，動态調整不同類型細胞的Mask評分(fēn)阈值，自動化(huà)糾正重疊Mask，借鑒強化(huà)學習思想篩選Mask像素值。
悅智AI實驗室由創新(xīn)業務部發起、團隊成員包括了(le)來自創新(xīn)業務部、交付與服務部、産品研發部、公有雲技術運營服務部的多位資深算(suàn)法工程師組成。
悅智AI實驗室以強有力的AI算(suàn)法能(néng)力，服務于公司及公司生(shēng)态。團隊主要的研究方向是無監督學習、深度學習 、圖學習，主要運用于智能(néng)運維、金(jīn)融科技等領域。立足于騰雲悅智PES（專業服務、賦能(néng)生(shēng)态、科技向善）的科技發展戰略，打造即時高效、簡潔易用的AI技術，探索智能(néng)運維和金(jīn)融科技領域的創新(xīn)。