在華為開發者大會2020(Cloud)期間，華為雲發布全新AutoML工具AutoGenome，支持對基因組數據進行全自動AI建模，助力科研人員探索生命奧秘。
目前，AI技術已經廣泛應用在圖像、語音等領域，然而在生物醫學領域，尤其是基因組學數據領域，AI的應用仍處於初期階段。主要原因是，由於基因組數據的複雜性，導致主流的基於圖像和文本的模型不能很好地對基因組數據進行建模;同時，由於AI模型的搭建開發門檻較高，需要開發者有比較多的經驗。
華為雲發布的AutoGenome，採用了超參數自動搜索、神經網絡架構自動搜索和模型自動解釋器等最新的AutoML技術，並且提出了全新的更加適用於基因組數據建模的殘差全連接網絡，在多項不同的基因組數據建模任務中，AutoGenome的準確性都超出傳統模型5個百分點以上。
在開發過程上，AutoGenome對於AI的初學者非常友好，用戶在華為雲ModelArts一站式AI開發管理平臺可以一鍵啟動Notebook開發環境，只需要五行代碼即可快速完成端到端的基因組數據建模、準確性評估和模型結束。
AutoGenome Examples已經列入華為雲ModelArts Notebook任務中
此外，華為雲還聯合華為2012實驗室媒體院研發了autosearch自動化搜索框架並預置在華為雲一站式AI開發管理平臺ModelArts中，可以集成更多的automl搜索算法，便於支持更多的基因建模能力。
大會期間，中科院基因組所韓大力教授也現場分享了如何利用AutoGenome對羥甲基化組學數據進行建模，從而實現對肝癌的診斷。該案例中，藉助AutoGenome的自動建模比文獻報導的同類工作準確率高出八個百分點。
目前，AutoGenome已經正式上線，用戶可在華為雲ModelArts一站式AI開發管理平臺上使用。
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