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DARPA称大数据需要一个大机理

2019-03-12 01:22:48

一个国防部研究计划旨在通过开发自动搜索技术来 进行先进大数据分析。该自动搜索技术可以帮助解释“大数据”中的原因和效果的关系。

本年度初,美国国防高级研究计划局启动其“大机理”项目。目的是发展可以发现隐藏在大数据中因果模型。典型“大机理”例子就是,1854年的伦敦地图显示爆发霍乱和污染的公共水泵之间的联系。该发现推翻了当时认为疾病是通过空气传播的认识。

DARPA项目经理保罗•科恩在展示其二月份研究结果时说:“拥有复杂经济、生物、神经和大气的大数据,不等以理解因果之间的深度关联。这些系统中因果之间的深度关联,

DARPA称大数据需要一个大机理

我们称为大机理”。不幸的是,大机理包含在巨大的、零碎的、有时相互矛盾的文献和数据库中,所以,没有任何一个人可以理解该如此复杂的系统,所以必须依靠计算机。

DARPA信息创新办公室本年初发布了该项目的初始需求,来发展相关技术。例如:分析研究论文来提取可解释因果联系的细节。

DARPA办公室初使用“大机理”工具来研究导致细胞癌变的复杂分子之间的相互作用。该方法包括使用电脑扫描癌症类论文,来获取癌症路径的有关数据。获取的数据片段可以组成”前所未有规模和精度”的完整路径,以此来确定传递路径如何互动。

,自动工具可以帮助确定因果关系,该因果关系可用来开发潜在治疗癌症的方法。科恩说:“分子生物学和癌症文献强调机理,论文描述蛋白质如何影响其它蛋白质的表达,这些影响如何产生生物效果。电脑应该可以被用来分析这些癌症类论文中的因果关系。”

更广泛的说,大机理工具可以帮助理解复杂系统,同时帮助研究人员跟上科学期刊产生数据的潮流。在较窄领域研究者可以利用大机理工具来扩展他们的视野。根据DARPA的建议方案,科学期刊将成为大机理数据库的一部分。DARPA称:“大机理的每一方面将与支撑或相反的数据建立起联系。”科恩说:“通过强调因果模型和解释,大机理将成为科学的未来。”(中国航空工业发展研究中心 王鹏)

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