大数据如何重新定义生物技術?

有趣的是大數據可以在矽谷,其最迷人的應用程序經常發生在其他地方。

機器學習和人工智能在風險投資圈中風靡一時。過去幾年我們看到了驚人的退出,從Google在2014年以5億美元吸收了Deepmind,到2015年以5.33億美元收購了TellApart,而英特爾在2016年以4億美元的價格吞噬了Nervana。但這些都是IT遊戲。

機器學習與生物學相遇會發生什麽?

基于erkeley的Lygos正在设计和设计将低成本糖转化为高价值特种化学品的微生物。他们的核心是开发和利用软件和硬件等多种工具,并将其应用于生物学。最终,设计和优化微生物或对其进行编程的能力正在变得比以往任何时候都更快,更便宜。数据科学和生物技術的前沿以及读取,编写和编辑DNA的成本迅速下降(这一趋势甚至比摩尔的计算法更快)推动了这一进程。

换句话说,软件,大数据,机器学习,生物技術和化学领域的最新进展可能正在结合,很可能开始一场新的工业革命。

Cloudera联合创始人Jeff Hammerbacher曾经宣称:“我们这一代人中最优秀的人才在考虑如何让人们点击广告。这很糟糕。” 他对“顽皮”是正确的,但也许其中一些最优秀的人正在研究那些影响更大的事情。

但是,Lygos如何达到这一点是让它变得有趣的原因。例如,Lygos的联合创始人兼首席执行官Eric Steen,一个有趣的新创业公司,旨在成为下一个杜邦,但不是传统的方式。Lygos开发微生物将糖转化为高价值的特种化学品,将其旗舰产品的重点放在丙二酸(衍生自石油)上,丙二酸用于各种行业,包括香精香料,电子制造和涂料。

微生物已經發展了數百萬年,成爲超高效的工廠。微生物具有驚人的計算和機器學習能力,因爲在遺傳學中寫了很多

頌。進化是大自然的機器學習算法。

Lygos正在释放控制和引导进化的能力,以重新编程微生物以生产其产品。微生物每次分裂和自我生长时都可以进行计算,每20分钟进行一次。Lygos有数百万人一次只进入一个桶。利用利用发展的技術,他们拥有比计算机更强大的机器学习平台,并且正在开发和部署一系列这些技術来设计微生物工厂。

矽谷以外的數據科學

這是重要的,非常酷的東西,這也是超越矽谷尋找最有趣創新的另一個原因。在Lygos的情況下,它位于山谷,但其影響不是。