Hogyan segíthet a Big Data elemzése legyőzni a koronavírust, és hogyan tehetik lehetővé a gépi tanulási technológiák hatalmas mennyiségű adat elemzését? Ezekre a kérdésekre keresi a választ Nikolai Dubinin, az Ipar 4.0 Youtube csatorna műsorvezetője.
A nagy adatelemzés az egyik leghatékonyabb módszer a vírus terjedésének nyomon követésére és a járvány leküzdésére. 160 évvel ezelőtt történt egy történet, amely egyértelműen megmutatta, mennyire fontos az adatgyűjtés és azok gyors elemzése.
Térkép a koronavírus terjedéséről Moszkvában és a moszkvai régióban.
Hogyan kezdődött az egész? 1854 A londoni Soho környékét kolerajárvány sújtja. 500 ember hal meg tíz nap alatt. Senki sem érti a betegség terjedésének forrását. Abban az időben azt hitték, hogy a betegség az egészségtelen levegő belélegzése miatt terjed. Minden megváltozott John Snow orvos, aki a modern epidemiológia egyik alapítója lett. Kikérdezi a helyi lakosokat, és felveszi a térképre a betegség összes azonosított esetét. A statisztikák azt mutatták, hogy a legtöbb halott a Broad Street csővezeték közelében volt. Nem a levegő, hanem a szennyvíz által mérgezett víz okozta a járványt.
A Tectonix szolgáltatása egy miami strand példáján mutatja be, hogyan befolyásolhatják a tömegek a járványok terjedését. A térkép több millió névtelen adatot tartalmaz földrajzi helymeghatározással, amelyek okostelefonokról és táblagépekről származnak.
Képzeld el, milyen gyorsan terjed hazánkban a koronavírus, miután április 15-én torlódás volt a moszkvai metróban. Ezután a rendőrség ellenőrizte minden ember digitális igazolványát, aki leszállt a metróba.
Miért van szükségünk digitális bérletekre, ha a rendszer nem tud megbirkózni az ellenőrzésükkel? Vannak térfigyelő kamerák is.
Grigorij Bakunov, a Yandex technológiai terjesztési igazgatója szerint a ma működő arcfelismerő rendszer 20-30 fps egyetlen számítógépen. Körülbelül 10 dollárba kerül. Ugyanakkor Moszkvában 200 kamera van. Ahhoz, hogy mindez valós módban működjön, körülbelül 20 ezer számítógépet kell telepítenie. A városnak nincs ennyi pénze.
Ezzel egy időben, március 15-én offline parlamenti választásokat tartottak Dél-Koreában. A részvételi arány az elmúlt tizenhat évben rekord volt – 66%. Miért nem félnek a zsúfolt helyektől?
Dél-Koreának sikerült megfordítania a járvány országon belüli fejlődését. Nekik is volt már hasonló tapasztalatuk: 2015-ben és 2018-ban, amikor a MERS-vírus járvány tört ki az országban. 2018-ban figyelembe vették a három évvel ezelőtti hibáikat. Ezúttal különösen határozottan léptek fel a hatóságok és kapcsolták össze a big data-okat.
A betegek mozgását a következő módszerekkel követték nyomon:
térfigyelő kamerák felvételei
hitelkártya -tranzakciók
GPS adatok az állampolgárok autóiból
Mobiltelefonok
A karanténban lévőknek egy speciális alkalmazást kellett telepíteniük, amely figyelmeztette a hatóságokat a szabálysértőkre. Akár egyperces pontossággal lehetett látni minden mozdulatot, és azt is meg lehetett tudni, hogy viselnek-e maszkot az emberek.
A szabálysértésért kiszabható pénzbírság elérte a 2,5 ezer dollárt. Ugyanez az alkalmazás értesíti a felhasználót, ha fertőzött emberek vagy emberek tömege van a közelben. Mindez párhuzamosan történik a tömeges teszteléssel. Naponta 20 vizsgálatot végeztek az országban. 633, csak koronavírus-teszttel foglalkozó központot hoztak létre. A parkolókban 50 olyan állomás is volt, ahol az autó elhagyása nélkül lehetett vizsgát tenni.
De ahogy Andrej Konjajev tudományos újságíró és az N + 1 tudományos portál alkotója helyesen megjegyzi, A járvány elmúlik, de a személyes adatok megmaradnak. Az állam és a vállalatok nyomon tudják követni a felhasználói viselkedést.
A legfrissebb adatok szerint egyébként a koronavírus fertőzőbbnek bizonyult, mint gondoltuk. Ez kínai tudósok hivatalos tanulmánya. Ismertté vált, hogy a COVID-19 egy emberről öt-hat emberre terjedhet, nem pedig kettőre vagy háromra, ahogy korábban gondolták.
Az influenzafertőzöttség aránya 1.3. Ez azt jelenti, hogy egy beteg egy vagy két embert megfertőz. A koronavírussal való fertőzés kezdeti együtthatója 5.7. Az influenza halálozási aránya 0.1%, a koronavírusé 1-3%.
Az adatok április elejére vonatkoznak. Sok esetet nem diagnosztizálnak, mert nem vizsgálják ki a koronavírust, vagy a betegség tünetmentes. Ezért jelenleg lehetetlen következtetéseket levonni a számokról.
A gépi tanulási technológiák a legjobbak hatalmas mennyiségű adat elemzésében, és nem csak a mozgások, kapcsolatok nyomon követésében, hanem:
diagnosztizálni a koronavírust
keress gyógyszert
oltást keresni
Számos cég jelent be olyan mesterséges intelligenciára épülő kész megoldásokat, amelyek nem elemzéssel, hanem például a tüdő röntgen- vagy CT-vizsgálatával fogják automatikusan kimutatni a koronavírust. Így az orvos azonnal elkezd dolgozni a legsúlyosabb esetekkel.
De nem minden mesterséges intelligencia rendelkezik elegendő intelligenciával. Március végén terjedt el a média, hogy egy új, akár 97 százalékos pontosságú algoritmus tüdőröntgen segítségével is meghatározhatja a koronavírust. Kiderült azonban, hogy a neurális hálózatot mindössze 50 fényképen képezték ki. Ez körülbelül 79 fényképpel kevesebb, mint amennyi a betegség felismeréséhez szükséges.
A DeepMind, a Google anyavállalatának, az Alphabetnek a részlege egy vírus fehérjeszerkezetét akarja teljesen újjáépíteni mesterséges intelligencia segítségével. Március elején a DeepMind közölte, hogy tudósai megértették a COVID-19-hez kapcsolódó fehérjék szerkezetét. Ez segít megérteni a vírus működését, és felgyorsítja a gyógymód keresését.
Mit érdemes még olvasni a témában:
- Hogyan jósolja a technológia a világjárványokat
- Újabb koronavírus-térkép Moszkvában
- Hogyan követnek minket a neurális hálózatok?
- A koronavírus utáni világ: A szorongás és a depresszió járványával kell szembenéznünk?
Iratkozzon fel és kövessen minket a Yandex.Zen - technológia, innováció, gazdaság, oktatás és megosztás egy csatornán.