塔斯基吉大學(xué)教授獲得獎(jiǎng)學(xué)金以最大程度地減少人工智能領(lǐng)域的偏見(jiàn)

塔斯基吉大學(xué)藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院物理系副教授 Chitra Nayak 博士最近獲得了 50,000 美元的領(lǐng)導(dǎo)獎(jiǎng)學(xué)金，以幫助增加研究人員對(duì)人工智能的參與。

美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/MIL) 聯(lián)盟促進(jìn)健康公平和研究人員多樣性計(jì)劃或 AIM-AHEAD 計(jì)劃授予該贈(zèng)款，重點(diǎn)關(guān)注使用 AI/MIL 通過(guò)互惠互利實(shí)現(xiàn)健康公平的代表性不足的社區(qū)伙伴關(guān)系。該獎(jiǎng)學(xué)金的目標(biāo)是讓未來(lái)的領(lǐng)導(dǎo)者為支持使用 AI/ML 解決持續(xù)存在的健康差異做好準(zhǔn)備。

Nayak 博士的研究將調(diào)查由于算法中的歧視和/或缺乏代表不同種族的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集而在某些深度學(xué)習(xí)算法中可能導(dǎo)致的偏差。該項(xiàng)目的標(biāo)題是“使用組織學(xué)圖像研究空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)深度學(xué)習(xí)算法，以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)可能的偏差”。

Nayak 博士說(shuō)：“我要感謝我的同事 Channa Prakash、Clayton Yates 和 Qazi 博士，因?yàn)樗麄兠總€(gè)人都在項(xiàng)目的引入和資助中發(fā)揮了重要作用。”“我一直在與 Yates 博士一起嘗試使用 AI 來(lái)訓(xùn)練組織分類器，這極大地幫助了我準(zhǔn)備申請(qǐng)。”

除了為期一年的獎(jiǎng)學(xué)金之外，Nayak 博士還將獲得 Consortium Cores、有針對(duì)性的培訓(xùn)以及專門(mén)針對(duì) AI/ML 和健康公平教育的課程。她將受益于有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)原則、戰(zhàn)略和案例的研討會(huì)和研討會(huì)。

Nayak 博士是健康差異研究教育獎(jiǎng)證書(shū)計(jì)劃的學(xué)者。她希望利用她對(duì)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的興趣以及她作為教育工作者的角色來(lái)吸引來(lái)自人工智能領(lǐng)域代表性不足的社區(qū)的學(xué)生，從而最大限度地減少該領(lǐng)域現(xiàn)有的偏見(jiàn)。