动画｜养老服务拥抱人工智能，让老年人的生活更从容******

　　【第六届世界智能大会“遇见智能”系列微动画④】

　　当前，大数据、人工智能等信息技术已经融入社会生活的方方面面。养老服务也需要积极拥抱人工智能，不断满足老年人多样化、个性化的养老需求。

　　例如，利用云+大数据+物联网技术，通过各种智能穿戴或传感器，提供丰富的健康监测功能，将老人的身体情况数据及位置信息作自动统计记录分析，并发送给家人或医生，以保证提供合适、及时的医疗救助。

　　人工智能服务机器人在养老领域逐渐显现优势。智能机器人可以进行远程呼叫、智能看护、协助取物，还可以陪伴老年人下棋、阅读等，充实他们的精神文化生活。

　　此外，人工智能还能够提供语音识别、文字识别，以及交通导航、支付结算等功能，便利老年人的日常生活。

　　数字赋能，“智”赢未来。在智能新时代，智慧养老服务将帮助老年人跨越数字鸿沟，更好地享受数字化服务，共享信息化发展成果。

　　光明网、中共天津市委网信办联合出品

　　策划：李政葳 制作：孔繁鑫

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟