一个CM通信
挖掘边缘，拯救生命
美国各地都在努力实施大数据解决方案，以解决食品捐赠需求大幅增加、隔离和保持距离命令导致的物流限制以及财务压力等问题。
图源:帕姆·费斯勒/NPR
凯西·坎菲尔德(Casey Canfield)将在未来四年的大部分时间里致力于人工智能(AI)系统的“边缘”任务，美国国家科学基金会(National Science Foundation)为她提供了180万美元。
坎菲尔德是位于罗拉的密苏里科技大学工程管理和系统工程的助理教授，他是一个研究团队的首席研究员人工智能平台旨在帮助美国各地的移植外科医生使用迄今为止被认为是“边缘”质量或完全不适合移植的捐赠肾脏。
然而，被丢弃的捐赠肾脏的数量并非微乎其微——大约20%的已故器官捐赠者捐赠的肾脏从未被移植，原因包括捐赠者的年龄、患有糖尿病等疾病、肥胖或使用街头毒品等。结果，本来可以得救的人正在死去。
一个2018年的研究由哥伦比亚大学研究人员领导的一项研究非常清楚地阐述了这一困境:“可移植肾脏供需之间的差距不断扩大，导致不到35%的患者在等待5年内被移植，而只有36%的透析患者存活5年或更长时间。”
坎菲尔德希望她与圣路易斯大学医学院和器官共享联合网络(UNOS)的合作伙伴进行的研究可以将丢弃率降低约10%——现在每20个未使用的肾脏中就有两个将被移植，并为接受者提供新的生命。
坎菲尔德和她的同事们正在开发的平台将为她所说的已经规范的肾脏分配程序提供辅助决策支持，在这个程序中，匹配名单上的患者根据他们肾脏疾病的严重程度等众多因素进行优先排序。坎菲尔德说，他们正在开发的工具旨在帮助名单上靠后的收件人，而不是优先级最高的收件人。
她说:“你捐献的肾脏可能状态不佳。”“也许捐赠者年龄较大，或者有合并症。排名靠前的外科医生可能不想要那个肾，但可能会有排名靠后的外科医生，他们的效益/成本比有点翻转，他们可能要等很长时间才能得到一个肾。他们的病人可以从这个肾脏中获益，这也是我们想要帮助的。
“该系统的价值将体现在一些边缘案例中。移植外科医生的风险阈值和他们所能接受的情况各不相同。在这种情况下，外科医生可能在观望，而人工智能认为这看起来是一个不错的提议，他们可能会去做，但他们可能没有其他选择。”
坎菲尔德说，她的团队很幸运，因为移植生态系统的大部分数据已经标准化和标准化，而她的大部分工作，她将其描述为“跨学科的。”将以协调不同域用户的需求为中心，并确保使用系统的人信任它。
然而，医疗保健并不是人工智能研究人员在边缘开发新工具的唯一经济领域。例如，在2019冠状病毒病(COVID-19)大流行之后，食品行业努力提高其分销系统的效率，对捐赠食品的需求明显增加。然而，与医疗保健不同，食品行业实际上是从零开始建立最微小的通用分类。
如何标注的番茄”?
2020年，新冠肺炎疫情席卷全球，导致一些经济部门几乎关闭，粮食银行发现自己淹没在对粮食的需求中，大量可用的粮食本来会被浪费掉;然而，那些能够将它提供给需要它的人的人，也依赖于陈旧的手工流程和存在于员工和志愿者大脑中的制度知识，而不是数据系统。此外，系统中的许多数据都是孤立的，伙伴组织无法访问这些数据，因为它们既可以提供食物，也可以索要食物或运输食物。
美国各地都在努力实施大数据解决方案，以解决食品捐赠需求大幅增加、隔离和保持距离命令导致的物流限制以及财务压力等问题。众多科技领域的公司，从谷歌这样的庞然大物，都凭借其有益的食物程序，以咨询等麦肯锡到创业公司，比如德克萨斯州奥斯汀市的SmarterSorting，已经与食品配送机构合作，比如美国供养以及当地和地区的食品银行和食品杂货连锁店——food For Good与总部位于辛辛那提的克罗格(Kroger)合作，后者是美国销售收入最大的连锁超市。
根据建立网络的food For Good团队的说法，将这些实体之间的颗粒状食品数据连接在一起并不容易。
“在为Feeding America和Kroger建立数据管道后，X团队的第一个任务是直面食品描述符的差异，”该团队的两名成员Joe Intrakamhang和Mike Ryckman说，写了(谷歌没有回应记者的进一步置评请求。)“如何给番茄命名、描述、量化和定位?”我们如何在各方的所有数据集中一致地表示一个装着西红柿的翻盖容器?”
他们写道，即使在一个组织内部，在代表同一件事方面也存在差异。“喂饱美国”是一个由200个独立的食品银行组成的全国性网络，每个银行都有自己的起源故事、实践和不相对应的IT系统:“例如，甚至像德克萨斯州的名字这样简单的事情都有27种不同的登录方式!”他们指出。这在整个数据中很常见:例如，对于存储设施，一个食品银行可能将他们的冰箱称为REFR，而另一个可能使用refer。
的首席执行官马特·兰格(Matt Lange)表示，即使将这些实体连接在一个物流联盟中，也无法满足食品系统的需求IC-FOODS(国际食品本体可操作性数据和语义中心)，这是加州大学戴维斯分校的一个非营利性分支机构，为类似于物联网的食品互联网开发语义平台。
兰格说:“我们不应该只考虑‘杂货店有这盒生菜，我们应该去食品银行’，我们应该考虑一个真正的食品互联网，在那里你有一个可以阅读和理解食物的东西，就像Web浏览器可以阅读和理解互联网一样。”“浏览器是建立在通用语言上的，这就是我们所说的，为食物创造一种通用语言。有很多研究人员会说他们不需要本体来构建人工智能。你不需要，但如果你想分享你的模型和底层数据，如果你想通用语,一种通用语言，你需要本体。”
他说，理想情况下，食品互联网不仅可以为西红柿或包装尺寸等物品提供通用的机器可读(和可学习)标签，还可以更深入地挖掘各个食品的组成部分，比如出口的紫花苜蓿中有多少水，或者一个国家是特定营养物质的净出口国还是进口国，这取决于他们买卖的食品。
兰格说:“我们可以通过与运输系统中的食物流动相关联的食物成分数据库来做到这一点。”“现在我们有很多组件，但我们还没有建立起将它们用于食品系统的系统。要将这些部分整合在一起，以确保供应链上的人员使用相同的术语，还有很多工作要做。它的供应链比医疗工业联合体要长得多。而且更加多样化。”
链条上的信息越细，就越能收集到更多用于制定政策的信息。这些数据可能有用的领域可能是采用气候保护型农业实践:IC-FOODS正在参与一个项目30亿美元的项目由美国农业部资助，也在冰柱。人工智能,一个由俄亥俄州立大学领导的合作伙伴关系，研究人工智能在创建智能粮仓、数字农业和动物生态学方面的应用。兰格说，食品互联网可以为政策过程带来更大效率的另一个领域是了解如何通过补充营养援助计划(SNAP)使用公共资金。
他说:“你可能会认为负责管理SNAP的美国农业部会得到人们用SNAP基金购买商品的数据。”“这种情况不会发生。联邦政府发放了多少钱——杂货店和食品公司在这方面赚得盆满钵满——而他们却没有一份关于实际购买和消费的报告?这就像没有收据就走了，心想，‘我想那是对的’。”
如何确保可持续发展?
像坎菲尔德和粮食系统本体这样的新工具如何或是否证明可持续，可能是围绕在这种社会“边缘”情况下使用的技术的最重要问题之一。坎菲尔德相信，从她的研究中可能出现的任何工具都可以在许多用例中找到归宿——移植过程是高度规范的，坎菲尔德说，数据格式已经在国家层面上得到了很好的汇总和规范化。她说，除了NSF提供更多资金用于实施该平台之外，它可能会以某种伞形架构授权给器官共享系统，或授权给各个移植中心。
兰格说，实现一个从食品生产到消费和处置的普遍智能平台——为该网络中的每个实体带来可持续的利益——将更加困难，甚至超出了纯粹的技术方面。他认为，即使提高了对粮食银行的认识，并需要在年底假期期间充分供应粮食银行，也没有提供足够的动力来围绕粮食数据的普遍标准进行协调一致的努力。
“这很困难，因为我们知道海军陆战队会带着他们的玩具募捐活动出去，我们也知道假日期间的食物募捐活动，但通常每年只有一次，这不是一个真正的系统性解决方案。对许多公司来说，必须有经济激励措施，而且必须将他们所做的事情与对社会和环境有益的事情结合起来。实现它的路径是什么?
“这就是IC-FOODS存在的原因。它应该在一个开放的论坛上制定，每个人都了解利益相关者的角色。”
格雷戈里·哥特是一位专门研究科学和技术的奥克维尔作家。
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