Cum poate analiza Big Data să contribuie la înfrângerea coronavirusului și cum ne pot permite tehnologiile de învățare automată să analizăm o cantitate imensă de date? Răspunsuri la aceste întrebări sunt căutate de Nikolai Dubinin, gazda canalului de Youtube Industry 4.0.
Analiza datelor mari este una dintre cele mai puternice modalități de a urmări răspândirea virusului și de a învinge pandemia. În urmă cu 160 de ani, s-a întâmplat o poveste care a arătat clar cât de important este să colectezi date și să le analizezi rapid.
Harta răspândirii coronavirusului la Moscova și regiunea Moscovei.
Cum a început totul? 1854 Zona Soho din Londra este lovită de un focar de holeră. 500 de oameni mor în zece zile. Nimeni nu înțelege sursa răspândirii bolii. La acea vreme, se credea că boala se transmitea din cauza inhalării unui aer nesănătos. Totul l-a schimbat pe doctorul John Snow, care a devenit unul dintre fondatorii epidemiologiei moderne. El începe să intervieveze locuitorii locali și pune pe hartă toate cazurile identificate de boală. Statisticile au arătat că majoritatea morților se aflau în apropierea țevii de pe Broad Street. Nu aerul, ci apa otrăvită de canalizare a provocat epidemia.
Serviciul Tectonix arată, folosind exemplul unei plaje din Miami, modul în care mulțimile pot afecta răspândirea epidemiei. Harta conține milioane de bucăți de date anonime cu geolocalizare care provin de pe smartphone-uri și tablete.
Acum imaginați-vă cât de repede se răspândește coronavirusul în țara noastră după un blocaj în metroul din Moscova pe 15 aprilie. Apoi poliția a verificat permisul digital al fiecărei persoane care a coborât la metrou.
De ce avem nevoie de permise digitale dacă sistemul nu poate face față verificării lor? Există și camere de supraveghere.
Potrivit lui Grigory Bakunov, director de diseminare a tehnologiei la Yandex, sistemul de recunoaștere a feței care funcționează astăzi recunoaște 20-30 fps pe un singur computer. Costă aproximativ 10 USD. În același timp, la Moscova există 200 de camere. Pentru ca totul să funcționeze în modul real, trebuie să instalați aproximativ 20 de mii de computere. Orașul nu are asemenea bani.
Totodată, pe 15 martie, au avut loc alegeri parlamentare offline în Coreea de Sud. Prezența la vot în ultimii șaisprezece ani a fost un record – 66%. De ce nu le este frică de locurile aglomerate?
Coreea de Sud a reușit să inverseze dezvoltarea epidemiei în interiorul țării. Au avut deja o experiență similară: în 2015 și 2018, când au fost focare ale virusului MERS în țară. În 2018, au ținut cont de greșelile lor de acum trei ani. De data aceasta, autoritățile au acționat deosebit de decisiv și au conectat big data.
Mișcările pacientului au fost monitorizate folosind:
înregistrări de la camerele de supraveghere
tranzacții cu cardul de credit
Date GPS de la mașinile cetățenilor
Telefoane mobile
Cei care se aflau în carantină au fost nevoiți să instaleze o aplicație specială care alerta autoritățile cu privire la contravenții. Era posibil să vedeți toate mișcările cu o precizie de până la un minut și, de asemenea, să aflați dacă oamenii purtau măști.
Amenda pentru încălcare a fost de până la 2,5 mii USD. Aceeași aplicație anunță utilizatorul dacă în apropiere sunt persoane infectate sau o mulțime de persoane. Toate acestea sunt în paralel cu testarea în masă. Până la 20 de teste au fost făcute în țară în fiecare zi. Au fost înființate 633 de centre dedicate doar testării coronavirusului. Erau și 50 de stații în parcări unde puteai să dai testul fără să lași mașina.
Dar, după cum remarcă corect jurnalistul științific și creatorul portalului științific N + 1 Andrey Konyaev, Pandemia va trece, dar datele personale vor rămâne. Statul și corporațiile vor putea urmări comportamentul utilizatorilor.
Apropo, conform ultimelor date, coronavirusul s-a dovedit a fi mai contagios decât credeam. Acesta este un studiu oficial realizat de oameni de știință chinezi. A devenit cunoscut faptul că COVID-19 se poate transmite de la o persoană la cinci sau șase persoane, și nu două sau trei, așa cum se credea anterior.
Rata de infectare cu gripă este de 1.3. Aceasta înseamnă că o persoană bolnavă infectează una sau două persoane. Coeficientul inițial de infecție cu coronavirus este 5.7. Mortalitatea de gripă este de 0.1%, de coronavirus – 1-3%.
Datele sunt prezentate de la începutul lunii aprilie. Multe cazuri rămân nediagnosticate deoarece persoana nu este testată pentru coronavirus sau boala este asimptomatică. Prin urmare, în acest moment este imposibil să tragem concluzii despre numere.
Tehnologiile de învățare automată sunt cele mai bune în analizarea unei cantități uriașe de date și ajută nu numai să urmărească mișcările, contactele, ci și:
diagnostica coronavirusul
cauta medicamente
cauta un vaccin
Multe companii anunță soluții gata făcute, bazate pe inteligența artificială, care vor detecta automat coronavirusul nu prin analize, ci, de exemplu, prin radiografie sau CT a plămânilor. Astfel, medicul începe imediat să lucreze cu cele mai grave cazuri.
Dar nu orice inteligență artificială are suficientă inteligență. La sfârșitul lunii martie, mass-media a răspândit vestea că un nou algoritm cu o precizie de până la 97% ar putea determina coronavirusul prin radiografie pulmonară. Cu toate acestea, s-a dovedit că rețeaua neuronală a fost antrenată pe doar 50 de fotografii. Adică cu aproximativ 79 de fotografii mai puține decât aveți nevoie pentru a începe să recunoașteți boala.
DeepMind, o divizie a companiei-mamă a Google, Alphabet, dorește să recreeze complet structura proteică a unui virus folosind AI. La începutul lunii martie, DeepMind a spus că oamenii de știință au ajuns la o înțelegere a structurii proteinelor asociate cu COVID-19. Acest lucru va ajuta la înțelegerea modului în care funcționează virusul și la accelerarea căutării unui remediu.
Ce să mai citești pe această temă:
- Cum tehnologia prezice pandemiile
- O altă hartă a coronavirusului la Moscova
- Cum ne urmăresc rețelele neuronale?
- Lumea post-coronavirus: Ne vom confrunta cu o epidemie de anxietate și depresie?
Abonați-vă și urmăriți-ne pe Yandex.Zen — tehnologie, inovație, economie, educație și partajare pe un singur canal.