摘要：，截至2020年11月，CoLearn已从医院和私人诊所提交的胸部X光图像训练正确识别出COVID-19病例，使用的是一

剑桥科技创业公司Fetch.ai已经宣布推出其CoLearn网络，这是一个分散的人工智能集体数据中心，它建立在区块链上，收集从识别肺炎和COVID-19患者之间差异的私人X射线图像中获得的知识。
Fetch.ai建立了一个开放存取、标记化、去中心化的机器学习网络，使智能基础设施能够围绕分散的数字经济而构建。它的网络以开源技术为基础，任何用户都可以通过运行该技术连接到网络上，从而在世界范围的安全数据集上获得人工智能的力量，从而在现代经济中执行复杂的协调任务。该公司的一个关键工具是一组提供人工智能服务的自主软件代理，连接原始和处理数据的供应商和消费者。
Fetch.ai的CoLearn为医院和医生提供了一个网络，在这个网络中，他们可以使用自己的私人数据，以胸部X光片的形式，根据肺炎患者是否检测出COVID-19呈阳性进行标记，作为一种快速诊断工具。它也可以用来确定病人病情的严重程度，包括确认是否需要插管或是否需要补充氧气。

根据Fetch.ai表示，CoLearn网络将使来自世界任何地方的多个参与者能够在他们的私有数据上安全地训练共享机器学习模型，然后网络将从中学习。利用区块链技术和人工智能智能学习能力，它支持并训练其网络，使其能够在不访问私有数据的情况下从私有数据中学习。
据报道，截至2020年11月，CoLearn已从医院和私人诊所提交的胸部X光图像训练正确识别出COVID-19病例，使用的是一个在洛杉矶和伦敦的分布式网络中训练的模型。因此，它可以给医生一个数字的第二意见，以确认或质疑他们对病人病情的评估。

Fetch.ai首席执行官Humayun Sheikh说。“机器学习正在以以前无法想象的方式改变我们的日常生活，这些算法无处不在;在你的口袋里，在交通摄像头里，在你访问的网站上，它们都有一个共同的目标，那就是基于给定的数据集建立模型来做出准确的预测。Fetch的目标是利用其他未使用的和未知的数据来解决复杂的协调任务，在这种情况下，创建一个数据库，将快速识别COVID-19患者的存在，同时让没有ML/ ai经验的医院受益于集体模型。”