近日，国内领先的主机云共享平台矩池云采用神经网络模型，分别对20个正常的病例CT与肺炎病例CT进行模型训练，成功完成对肺炎的CT影像检测。尽管该案例只是普通肺炎的CT识别案例，但对新冠肺炎也有一定的借鉴作用。目前，“新冠肺炎防控-肺炎CT检测”案例镜像已经在矩池云平台正式上线，开发人员可以通过矩池云官网“机器租赁”—“我要租赁”—“选择镜像”—“Jupyter教程Demo”中尝试使用。
据了解，矩池云推出于2019年10月，是一款专门做GPU服务器的租赁平台，为国内的用户提供高性能，低价格，高性价比的GPU租赁服务。面对新型冠状病感染的肺炎疫情，矩池云积极承担社会责任，以自己独特的方式为武汉加油。
巴比特迅速联系到矩池云产品运营人员，围绕矩池云上线的“新冠肺炎防控-肺炎CT检测”案例背后经历哪些思考，能够用来做什么，预计会取得怎样的效果以及人工智能如何与区块链结合等问题进行了采访。
巴比特：矩池云上线“新冠肺炎防控-肺炎CT检测”案例的出发点是什么？
矩池云：
目前新型冠状病的疫情，牵动着大家的心。之前看到过用AI的模型试验过预测肺炎患者的X胸片的场景，因此我们也想想借助这个机会，通过一个简单的模型,让AI爱好者们和喜欢AI的朋友了解AI在医学领域上的应用。出于这个目的，我们做了这个demo。简单来说，就是通过神经网络模型，对疑似肺炎患者的X胸片进行是否是肺炎预测。能够快速的完成这个demo，主要还是因为矩池云平台的稳定性和易用性。
巴比特：经历了哪些头脑风暴？
矩池云：
疫情当下，我们出于社会责任和使命感，大家一拍即合。从提出构想到案例开发完成用了4天时间。在矩池云平台的2070卡上，训练5个epoch大概是20分钟左右。
巴比特：开发完成后有用于临床的可能么？
矩池云：
这个demo证明了AI图像技术可以使用在临床医学上，对新冠肺炎患者的胸片进行筛选。由于只是demo，目前还不能用于临床，主要是为了AI爱好者学习入门使用。
巴比特：矩池云为何专注AI方向？
矩池云：
在未来，人工智能也许会成为科技发展的主要和主体方向；随着从业者和学习者越来越多，行业内机器的需求量和使用程度也会越来越大；相对于用户自己组建机器的高成本和高门槛，GPU租赁却可以大大的降低用户的使用和准入门槛；我们希望通过矩池云这个平台，可以帮助到一些从业者和爱好者；让他们可以更加快速，低成本的进行学习和测试。
巴比特：矩池云的用户是哪些？
矩池云：
用户人群是偏向机器深度学习用户，从业者，医疗从业者，科研从业者，图形算法从业者和一些人工智能的爱好者，目前我们的用户都比较年轻，大多数还是以学生群体为主。
巴比特：面对google，阿里云，腾讯云，百度云这样的大平台，矩池云的优势是什么？
矩池云：
相对于大厂和那些大平台而言，我们的平台优势除了价格以外，机器信息公开透明化，计费灵活多样，租用流程简化。
巴比特：矩池云最新有哪些进展？
矩池云：
我们目前上线仅5个月，还是一个比较基础和初级的平台，为了更好的为广大用户服务，满足用户需求，我么每天都在不断的努力进步。虽然说，我们目前已经支持了一些主流的应用场景，我们会开拓更多的使用环境，来满足不同用户的需求。
巴比特：AI与区块链都是当前最具潜力的技术，二者如何将结合？
矩池云：
区块链是保证准确的记录、认证和执行的，而AI是决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互和学习。人工智能和区块链他们共同拥有以下特点：
1.AI和区块链都需要数据共享的。分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性，而人工智能依靠大数据，外部开放式的数据共享平台，提供的数据越多，机器的预测和评估则会越准确，生成的算法也更加可靠。
2.AI和区块链都需要安全度高的网络，在区块链网络上进行高价值交易时，我们对网络的安全性有很大的要求。相对于AI来说，机器的自主性学习也需要很高的安全性，以降低发生灾难性事件的可能性。
3.AI和区块链都需要对平台和数据的信任，对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁。
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