Hoe kan Big Data-analise help om die koronavirus te verslaan en hoe kan masjienleertegnologieë ons in staat stel om 'n groot hoeveelheid data te ontleed? Antwoorde op hierdie vrae word gesoek deur Nikolai Dubinin, gasheer van die Industry 4.0 Youtube-kanaal.
Groot data-analise is een van die kragtigste maniere om die verspreiding van die virus op te spoor en die pandemie te verslaan. 160 jaar gelede het ’n storie gebeur wat duidelik gewys het hoe belangrik dit is om data in te samel en dit vinnig te ontleed.
Kaart van die verspreiding van koronavirus in Moskou en die Moskou-streek.
Hoe het dit alles begin? 1854 Londen se Soho-gebied word deur 'n cholera-uitbraak getref. 500 mense sterf in tien dae. Niemand verstaan die bron van die verspreiding van die siekte nie. Destyds is geglo dat die siekte oorgedra is weens die inaseming van ongesonde lug. Alles het dokter John Snow verander, wat een van die stigters van moderne epidemiologie geword het. Hy begin onderhoude voer met plaaslike inwoners en plaas alle geïdentifiseerde gevalle van die siekte op die kaart. Statistieke het getoon dat die meeste van die dooies naby die Broad Street-staanpyp was. Nie lug nie, maar water wat deur riool vergiftig is, het die epidemie veroorsaak.
Tectonix se diens wys, met die voorbeeld van 'n strand in Miami, hoe skares die verspreiding van epidemies kan beïnvloed. Die kaart bevat miljoene stukke anonieme data met geoligging wat van slimfone en tablette af kom.
Stel jou nou voor hoe vinnig die koronavirus oor ons land versprei ná 'n verkeersknoop in die Moskou-metro op 15 April. Toe het die polisie die digitale pas nagegaan van elke persoon wat na die metro afgegaan het.
Hoekom het ons digitale passe nodig as die stelsel nie hul verifikasie kan hanteer nie? Daar is ook toesigkameras.
Volgens Grigory Bakunov, direkteur van tegnologieverspreiding by Yandex, erken die gesigherkenningstelsel wat vandag werk, 20-30 fps op 'n enkele rekenaar. Dit kos sowat $10. Terselfdertyd is daar 200 kameras in Moskou. Om dit alles in die regte modus te laat werk, moet jy ongeveer 20 duisend rekenaars installeer. Die stad het nie sulke geld nie.
Terselfdertyd, op 15 Maart, is vanlyn parlementêre verkiesings in Suid-Korea gehou. Opkoms oor die afgelope sestien jaar was 'n rekord – 66%. Hoekom is hulle nie bang vir oorvol plekke nie?
Suid-Korea het daarin geslaag om die ontwikkeling van die epidemie binne die land om te keer. Hulle het reeds 'n soortgelyke ervaring gehad: in 2015 en 2018, toe daar uitbrekings van die MERS-virus in die land was. In 2018 het hulle hul foute van drie jaar gelede in ag geneem. Hierdie keer het die owerhede veral beslis opgetree en groot data verbind.
Pasiëntbewegings is gemonitor deur:
opnames van toesigkameras
kredietkaarttransaksies
GPS-data van burgers se motors
Selfone
Diegene wat in kwarantyn was, moes 'n spesiale toepassing installeer wat die owerhede gewaarsku het oor oortreders. Dit was moontlik om al die bewegings met 'n akkuraatheid van tot 'n minuut te sien, en ook om uit te vind of mense maskers dra.
Die boete vir oortreding was tot $2,5 duisend. Dieselfde toepassing stel die gebruiker in kennis as daar besmette mense of 'n skare mense naby is. Dit alles is in parallel met massatoetsing. Tot 20 toetse is elke dag in die land gedoen. 633 sentrums wat slegs aan koronavirustoetsing toegewy is, is opgerig. Daar was ook 50 stasies in parkeerterreine waar jy die toets kon aflê sonder om jou motor te verlaat.
Maar, soos wetenskapjoernalis en skepper van die N + 1 wetenskapportaal Andrey Konyaev korrek opmerk, Die pandemie sal verbygaan, maar persoonlike data sal bly. Die staat en korporasies sal gebruikersgedrag kan naspoor.
Terloops, volgens die jongste data het die koronavirus aansteekliker geblyk te wees as wat ons gedink het. Dit is 'n amptelike studie deur Chinese wetenskaplikes. Dit het bekend geword dat COVID-19 van een persoon na vyf of ses mense oorgedra kan word, en nie twee of drie nie, soos voorheen gedink is.
Die griepinfeksiekoers is 1.3. Dit beteken dat een siek persoon een of twee mense besmet. Die aanvanklike koëffisiënt van infeksie met koronavirus is 5.7. Mortaliteit as gevolg van griep is 0.1%, van koronavirus - 1-3%.
Die data word vanaf die begin van April aangebied. Baie gevalle word ongediagnoseer omdat die persoon nie vir koronavirus getoets word nie of die siekte asimptomaties is. Daarom is dit op die oomblik onmoontlik om gevolgtrekkings oor die getalle te maak.
Masjienleertegnologieë is die beste om 'n groot hoeveelheid data te ontleed en help nie net om bewegings, kontakte op te spoor nie, maar ook:
koronavirus te diagnoseer
soek medisyne
soek 'n entstof
Baie maatskappye kondig klaargemaakte oplossings aan wat gebaseer is op kunsmatige intelligensie, wat koronavirus outomaties sal opspoor, nie deur ontleding nie, maar, byvoorbeeld, deur X-straal- of CT-skandering van die longe. Die dokter begin dus dadelik met die ernstigste gevalle werk.
Maar nie elke kunsmatige intelligensie het voldoende intelligensie nie. Aan die einde van Maart het die media die nuus versprei dat 'n nuwe algoritme met 'n akkuraatheid van tot 97% die koronavirus deur X-straal van die longe kan bepaal. Dit het egter geblyk dat die neurale netwerk op slegs 50 foto's opgelei is. Dit is omtrent 79 minder foto's as wat jy nodig het om die siekte te begin herken.
DeepMind, 'n afdeling van Google se moedermaatskappy Alphabet, wil die proteïenstruktuur van 'n virus heeltemal herskep deur gebruik te maak van KI. Vroeg in Maart het DeepMind gesê dat sy wetenskaplikes tot 'n begrip gekom het van die struktuur van proteïene wat met COVID-19 geassosieer word. Dit sal help om te verstaan hoe die virus funksioneer en die soektog na 'n geneesmiddel versnel.
Wat anders om te lees oor die onderwerp:
- Hoe tegnologie pandemies voorspel
- Nog 'n koronaviruskaart in Moskou
- Hoe volg neurale netwerke ons?
- Die post-coronavirus wêreld: Sal ons 'n epidemie van angs en depressie in die gesig staar?
Teken in en volg ons op Yandex.Zen — tegnologie, innovasie, ekonomie, onderwys en deel in een kanaal.