UWA科研_何静的博客-新东方前途出国

Xie 博士说：“我曾经是传统的植物生物学和生理学理论者。虽然现在我仍然也是，但我认为传统理论即使不是研究这些领域的唯一方法，也必须是主要方法。但当我博士毕业的时候，一切都改变了。我可以看到人工智能在我的科研领域变得多么强大，它真的改变了我的研究。我认为人工智能在气候变化等复杂领域确实有所帮助。在这些领域，人工智能技术基本上绕开了我们科学家在建立方程时所做的假设，而是从数据本身进行分析和提出问题”

Xie博士的研究使用了卫星图像—她自己称之为“天空中的眼睛”，伴随实地测量来跟踪生态系统的动态。她研究了植物的颜色、季节变化、叶片生长、地面覆盖率以及植物与气候的相互作用，以获取变异性的证据。在人工智能的支持下，这些信息可以帮助预测气候变化的未来影响，并为缓解策略提供信息。

自去年5月Xie博士一直与西澳州生物多样性、自然保护与旅游局（WA Department of Biodiversity, Conservation and Attractions）合作，研究西澳州加拉森林(Jarrah Forests)的抗旱性和耐热性，并与西澳州农业研究合作组织（WA Agricultural Research Collaboration）合作，监测气候变化对我们广阔牧场的影响。她说，有机会参与有意义的相关业界交流是选择西澳大学的主要原因。

Xie博士说：“我不想只是发表论文，而是希望我的发现和结论能为决策者所用，因为利害攸关的问题往往是能引起人们的注意。(气候)变化正在发生，且进展速度比我们想象的要快，所以我们现在就需要行动起来适应这些变化。”

Kendrick先生正在西澳大学攻读医学物理学博士学位。他正在参与的研究项目主要是开发转移性前列腺病变的自动分割框架。他解释说：“简而言之，我训练了一个人工智能模型来分析数百张PET扫描（一种用于诊断体内疾病位置的成像测试），并自动识别疾病部位。放射科医生如果做同样的事情，逐个观察这些扫描，并圈出疾病部位，这将需要很长的时间。我开发的模型能够在无需放射科医生干预的情况下完全自动地做到这一点，并且能够证明肿瘤体积实际上是整体生存预后的预测。”

Kendrick先生的研究在《欧洲核医学与分子成像》杂志（ European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging,）上发表，现在他将针对这项研究进行扩展和完善，最终开发出一个适用于临床实践的经过充分验证的人工智能模型。他说：“我相信我们会在未来两年内看到这个模型。我的目标是通过开源软件让每个人都能使用这个模型。这意味着我们可以加速对这些影像进行分析，因为每个人都可以对这些扫描进行分割，这将使得识别哪些特征对患者反应具有预测能力的研究变得更加容易。总的来说，我们想做的是能够提前预测人们是否会对某些治疗做出反应，从而为他们提供的治疗方案，因为癌症一旦扩散到身体其他部位，五年生存率会非常低。我们希望为人们提供生存机会。