随着 Empire AI 的出现，康奈尔大学为公共利益奠定了基础

在西方，营养学是一门年轻的学科，只有100年的历史。人工智能甚至更新。将两者结合起来可以创建一个强大的工具来定制健康建议，而不是目前的一刀切方法。

“我们可以利用人工智能的力量，有效地向一个人或一群人提供个性化的营养建议，考虑到他们的生物学，重要的是，我们还可以将建议置于他们所生活的食物环境中，”人类生态学院营养科学系的珍妮特和戈登·兰克顿教授Saurabh Mehta博士说。

Mehta 的团队正在使用生成式 AI 来帮助支持健康仪表板和聊天机器人，这些仪表板和聊天机器人仅使用来自高质量、循证来源的临床信息和数据。这是康奈尔大学数十个雄心勃勃的跨学科项目之一，这些项目将由Empire AI推进，这是一项耗资4亿美元的项目，旨在创建一个共享的学术研究计算设施。该设施的用户——包括康奈尔大学的教职员工和学生——将致力于促进负责任的研究和专注于公共利益的人工智能机会。

该联盟由州长Kathy Hochul于4月22日宣布，由包括康奈尔大学在内的七所纽约顶尖大学和研究机构组成。

“创造和使用人工智能的研究已经在改变世界，康奈尔大学的研究人员正在引领负责任和值得信赖的人工智能工具开发，以实现最大的利益，”研究和创新副总裁Krystyn Van Vliet说。

“我们非常感谢国家和其他贡献者——Empire AI 是对共享学术研究计算设施的一项重要投资，它将影响从农业到医学和城市发展等领域，”她说。 “康奈尔大学和其他优秀的纽约州立大学和研究机构组成的联盟以一种新的方式合作来想象这一点， 现在要让它成为现实。

“生成式人工智能的基础研究需要目前学术界无法获得的巨大计算能力，”康奈尔大学安·鲍尔斯计算与信息科学学院院长兼康奈尔大学人工智能计划首席院长Kavita Bala说。“Empire AI 将改变这种状况，使学术界对生成式 AI 模型的核心研究成为可能，这些研究可以应用于营养、气候变化、材料发现、健康和医学、物理学等广泛领域，造福社会。”

康奈尔大学的研究人员已经奠定了基础，他们已经在试行研究工作，利用人工智能来造福纽约人的日常生活和健康结果。康奈尔大学精准营养与健康中心（CPNH）的创始主任Mehta和CPNH的研究助理Samantha Huey正在利用人工智能进行许多应用，以帮助人们为最终用户做出与营养和健康相关的决策。这意味着消费者，也包括政府和非政府机构中那些专注于有效和高效地制定和遵循政策的人。

Mehta预测，人工智能将加速其他营养和食品即药物计划的实施，包括医疗定制的膳食和杂货处方。

“人工智能应该影响美国人膳食指南的采用和覆盖，并有助于制定政策和量化补贴，”Mehta说，他与世界卫生组织营养和食品安全部合作（CPNH主办了康奈尔大学的世卫组织健康营养研究合作中心）和威尔康奈尔医学院人口健康科学教授Fei Wang说。 除其他外，在这项工作中。CPNH 还是人工智能和精准营养培训计划的所在地，这是美国国立卫生研究院支持的第一个专注于人工智能的培训补助金。

包括哥伦比亚大学、纽约大学、伦斯勒理工学院、纽约州立大学、纽约城市大学和熨斗研究所在内的创始帝国人工智能机构将利用资金通过计算方法推进研究，包括数据分析、理论、建模和模拟。

康奈尔理工学院（Cornell Tech）的杰克和里拉·纳夫西（Jack and Rilla Neafsey）院长兼副教务长格雷格·莫里塞特（Greg Morrisett）说，这种资金使康奈尔大学和其他机构能够使用比任何大学自己都负担不起的更大的模型。

“目前，美国是人工智能模型的主要供应商，”他说。“但是，如果我们想跟上其他国家，以及加利福尼亚州和马萨诸塞州等州的步伐，这些州级投资对于支持这项研究至关重要。

在康奈尔大学，人工智能模型正在许多其他医疗环境中得到利用。

威尔康奈尔医学院放射学系的博士生 Rachit Saluja 正在利用这项新技术来编纂和系统放射科医生用来描述他们所阅读的图像的语言——这些进步旨在减少医生的工作量并简化患者护理。Saluja 与康奈尔理工学院和康奈尔工程学院的教授、威尔康奈尔医学院放射学系人工智能和工程研究副主席 Mert Sabuncu 合作。目前，Saluja和他的团队正在收集多模态数据集，并弄清楚该模型将如何摄取所有这些数据集，旨在创建一个建议文本的系统。

Saluja说，放射科医生的报告中有很多非结构化的文本数据，几乎没有共同的术语来描述他们在图像中看到的内容。“这些文本数据真的很有价值，直到现在还没有人工智能可以解析它。当系统中存在图像时，模型将查看图像并向放射科医生提供建议。

他说，为了不给放射科医生带来偏见，人工智能模型可以给出一些文本建议。

“在美国，放射科医生的工作量很大，”Saluja说。“如果我们能够开发智能工作流程，它们将更有效率并做出更好的决策。我们的目标不是取代放射科医生。

Saluja说，这项研究距离实施大约一年半的时间，这取决于资源，这些人工智能模型可以针对放射学的不同领域（肌肉骨骼、神经放射学、乳房X光检查等）单独开发，也可以开发为通用模型，可以针对特定用途进行微调。

对于患者来说，更高的医疗效率意味着更短的等待时间，甚至可能更敏锐的诊断。对于购物者来说，提高食品生产效率可能意味着他们口袋里有更多的钱。康奈尔大学系统工程博士生 Akshay Ajagekar 制作了一个基于人工智能的控制器原型，可将该州生菜温室的能源使用量减少 30%，这是一项创新，有可能降低纽约购物者的零售农产品价格。

城市及其周边地区的受控环境农业（CEA）和垂直农场的显着增加有望提高粮食安全和复原力。它的缺点是：在室内种植的食物，通常使用机器人、LED灯和计算机监控的浇水和营养系统，其能源成本高于传统上用土壤和阳光种植的食物。

“我们能否将人工智能应用于控制器可以自行运行的地方，以提高性能？我对这个问题很感兴趣，并开始研究如何在最大化产量的同时最大限度地减少温室的整体能源消耗，“Ajagekar 说。

他说，他们选择生菜作为作物，因为它在纽约广泛种植，但西红柿或其他温室作物可以很容易地替代。他们在伊萨卡的一个温室和纽约市的一个五温室系统中进行了试验，使用人工智能通过控制室内温度、相对湿度、补充照明和其他变量来最大限度地减少能源消耗。

“这两个项目都很好地展示了效率，”Ajagekar说。“这可以以具有成本效益的方式进行扩展。”

目前，生成式人工智能经常被塑造成一个变形的恶棍，引发人们对失控、工作流离失所、延续偏见或虚假信息以及削弱个人隐私的担忧。公众对这一强大工具的焦虑因生成式人工智能公司意图保护其知识产权的保密性而加剧。

Empire AI作为一个财团和研究计算设施，将为这项新技术的承诺和范围带来更大的透明度，使纽约州成为旨在改善生活的研究中心。

“人类克服历史逆境的方法之一是拥抱技术进步，”梅塔说。“人工智能将继续存在，并且可以在初级卫生保健和最需要它的人的营养方面发挥作用。”