客製微生物合成 : Zymergen

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2018/05/10 第488期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份

  科技新知 客製微生物合成 : Zymergen
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客製微生物合成 : Zymergen

FIND研究員:王傑陞

試想一下,以女性最喜歡的玫瑰香精來說,號稱10萬朵玫瑰香精也許就要價數萬元。如果有了合成生物這個夢工廠,只需要將玫瑰的基因拼接改造,然後移植到酵母上,產生創新型的微生物就可以利用微生物快速生長的特性,產生既天然又低成本的高價香精。更不用說在食品、醫藥、工業、農業、環境以及能源上的應用。各行業需要創新的微生物,不過傳統上科學家會在實驗室裡用手工的方式進行研發,一項項的實驗逐一進行,不斷失敗再重來,不但耗錢也費時。

創立於 2013 年的Zymergen 透過使用機器學習,來試圖找出微生物內部可能導致所需結果的基因組,例如能產生某種蛋白質的基因組。該公司客製化最具經濟價值的微生物,微生物與每年創造數兆美元市值的工業、農業、再生能源和環境應用有著密切關係,如果沒有類似細菌發酵的副產品,許多產品就無法立足市場。該技術正為世界500強企業和大型企業創造價值。

在訂製目標合成生物的過程非常複雜,需要不斷地實驗和篩選,因為生物是活的,所產生的變數太多,因此Zymergen結合機器學習來自動化分析,加速大量實驗生物資訊的處理、預測和應用。其實這樣的應用就是來自我們使用已久的電子工程如晶片設計和電腦設計的概念,再融入生物學裡,來設計我們所需的新型微生物以期快速生產未來產物。

透過這樣的技術,可以將新產品研發的時間由十年降到兩年,成本更可以從五億美元降到千萬美元;如果未來各行業創新的微生物都可以這樣快速篩選和透過基因工程嫁接合成,將會顛覆一個數兆美元的市場。

資料來源:https://www.thenewslens.com/article/78284

 

Petuum解決方案平台

FIND研究員:王傑陞

Petuum創辦人Eric Xing在2016年創辦Petuum,旨在幫助企業解決在人工智能和機器學習部署過程中遇到的瓶頸,Xing表示:「當前多數人工智能和機器學習的解決方案都是需要靠人工的作業,而Petuum透過使用透明可重複的標準化構建模組,為企業提供的人工智能和機器學習的解決方案不僅準確快速,而且所需計算的資源也相對較少。」

Petuum擁有靈活的操作系統和虛擬化介面,使廣泛的用戶可以輕鬆地構建任何類型的機器學習或深度學習應用程序,在眾多企業硬體(包括數據中心和物聯網)上部署許多應用程序,並從一個終端管理應用程序和硬體,運用該平台多年的基礎ML和計算研究,將耗時且高維護的編碼過程為簡化的流程模組,且Petuum打破了當前ML框架的分裂和競爭雲基礎架構。

Petuum創始人,首席執行官兼首席科學家Eric Xing博士說:「我們的團隊很高興能夠解決人工智能進入門檻高的問題,我們相信這項技術應該是標準化、可訪問和大規模生產,這樣所有人都可以從AI、ML和深度學習中受益,並致力於建立一個通用的AI平台。」該平台可適用於多種不同情境,比如自然語言處理、圖片和影像分析以及交易數據中的異常檢測,希望整合來自不同領域的數據,如社交媒體、消費者分析、電子病歷、IoT設備的感測器、金融系統的交易紀錄等,平台並不局限於單一的編程語言或計算環境,它可以自動將編碼轉化為統一格式,因而可以為研發人員提供更多選擇及靈活性,激發用戶的創造能力,平台具備多種功能, 因此,Petuum的效率要比其他公司的解決方案高,特別是在運行基於人工智能和機器學習的應用方面, Petuum要比Hadoop和Spark 框架的效率高。

Xing和他的團隊對Petuum為了實現成為全球的解決方案供應者的地位,已經向Softbank和Advantech Capital等投資者籌集了1.08億美元。

資料來源:https://www.geekwire.com/2018/raising-93m-pittsburgh-startup-petuum-plans-hire-130-people-year-aims-vmware-ai/

https://www.prnewswire.com/news-releases/petuum-closes-93-million-in-series-b-funding-led-by-softbank-300533771.html

 

運動分析師 : SPORTLOGiQ

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不必擔心沒管理員或是小7代收,Amazon送貨到你車上

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