Comment le FDL et Intel étudient les effets des rayonnements cosmiques sur les astronautes grâce à l’intelligence artificielle

FDL Intel astronautes cancer

Ces derniers mois, les mentors Intel AI sont venus épauler les chercheurs du Frontier Development Lab (FDL) dans leur étude sur la santé des astronautes pour mieux appréhender les effets physiologiques de l’exposition aux rayonnements. Pour identifier les biomarqueurs de la progression du cancer, aidé de la technologie d’intelligence artificielle (IA) d’Intel, ils ont développé un algorithme unique en son genre grâce à une combinaison de données d’exposition aux radiations d’êtres humains et de rongeurs.

Le  rayonnement cosmique est très puissant et parvient à pénétrer des matériaux tels l’acier ou l’aluminium même si l’ épaisseur est certaine. Le FDL s’est interrogé sur les problèmes physiologiques qui pourrait résulter de cette exposition et sur leurs éventuelles complications cancéreuses. Il y a encore peu de données sur les effets du rayonnement cosmique sur les astronautes des expéditions passées. De plus, ces données sont protégées par des institutions et ne peuvent être partagées.

” Avec l’aide d’Intel, nous avons formulé la manière dont les modèles d’apprentissage automatique causal peuvent fonctionner sur des données provenant de différents endroits, sans avoir à déplacer les données entre les lieux physiques. Nous avons atteint notre objectif pendant le FDL 2021, à savoir utiliser des algorithmes sur mesure pour mieux comprendre, améliorer et soutenir la santé des astronautes. Cette recherche est précieuse ; elle pourrait un jour aider les astronautes de la station spatiale internationale, des futures stations spatiales et de la prochaine mission lunaire de 2024, ainsi que les personnes atteintes d’un cancer sur Terre”, a déclaré Paul Duckworth, chercheur du FDL.

Le défi pour le FDL et Intel a été de créer un algorithme d’IA pour l’entraîner sur des données stockées dans différents endroits sans à avoir à les déplacer. Pour y parvenir,  ils ont formulé un apprentissage causal au sein d’une fédération d’instituts collaborateurs.

“L’équipe FDL Astronaut Health a obtenu des résultats vraiment incroyables dans le défi de cette année – à la fois dans leur nouvelle combinaison de données humaines et de souris et dans l’identification de plusieurs gènes responsables du cancer”, a déclaré  Patrick Foley , mentor technique principal d’Intel.

“Ce travail témoigne de ce qui peut arriver lorsque des institutions publiques et privées travaillent ensemble et de la façon dont l’apprentissage fédéré peut être utilisé pour débloquer des découvertes qui, autrement, resteraient enfouies. Nous sommes convaincus que cette recherche se poursuivra pour améliorer les résultats de santé des astronautes et enrichir la vie de chaque personne sur Terre”.

Les chercheurs ont développé CRISP 2.0 à partir de CRISP 1.0 de l’équipe de santé des astronautes FDL 2020. CRISP 2.0 a permis de prouver que les données de rayonnement des rongeurs peuvent être utilisées comme alter ego des données de rayonnement humain, ces dernières étant utilisées pour entaîner l’algorithme humain. Avec cette méthode causale d’apprentissage automatique, les chercheurs peuvent prédire avec plus de précision les gènes qui seront touchés par les radiations, qu’ils soient liés au cancer ou à la réponse immunitaire, véritable prouesse scientifique.

Cette recherche a profité du cadre Open Federates Learning (Open FL) d’Intel mis en place sur Google Cloud par les chercheurs d’Intel et FDL. Il permet de former et combiner des modèles CRISP2.0 d’institutions comme la NASA, le Gene Lab de la NASA ou  la Mayo Clinic sans les déplacer pour les regrouper. C’était essentiel, car si chaque organisation avait le droit d’utiliser ces données privées, par contre, le coût de transmissions de données générées dans un engin spatial est très élevé. Les institutions ont reçu chacune un groupe de modèles mondiaux pour faire une session de formation à l’IA sur chaque ensemble de données local ; elles ont ensuite retournés ces modèles pour qu’ils soient agrégés et partagés avec les institutions collaboratrices. CRISP2.0 a permis une analyse et des informations sur les effets plus approfondies.

« Le partenariat avec Frontier Development Lab est une chance de résoudre d’énormes problèmes à grande échelle, avec une technologie de pointe et une collaboration sans précédent entre les secteurs public et privé dans le domaine de l’IA pour la médecine d’exploration », a déclaré  Shashi Jain , responsable de l’innovation stratégique et des partenaires FDL chez Intel. «Nous pensons que les résultats du défi FDL Astronaut Health permettront à la NASA de comprendre plus efficacement les mécanismes impliqués dans la protection des astronautes lors de notre retour sur la lune et au-delà, ainsi que de fournir un plan pour accélérer l’utilisation de l’IA dans les applications de santé sur Terre.

Intel a indiqué poursuivre sa collaboration avec le FDL pour améliorer la santé des astronautes via ce projet de recherche mais plus généralement également en les conseillant sur l’application des algorithmes d’IA dans un cadre d’apprentissage fédéré, et plus précisément en utilisant OpenFL conçu par le Mentor Patrick Foley.

De son côté, le FDL applique les technologies d’IA à la science avec pour but de repousser les frontières de la recherche tout en développant de nouveaux outils permettant de résoudre certains des plus grands défis auxquels l’humanité est confrontée. Hébergé par le SETI Institute aux États-Unis, le FDL travaille dans le cadre d’un partenariat public/privé avec la NASA, des entreprises du secteur privé et des partenaires commerciaux spécialisés en IA. L’ESA fait également partie de ses partenaires.


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