Колку големите податоци помагаат во борбата против пандемијата

Како може анализата на големите податоци да помогне да се победи коронавирусот и како технологиите за машинско учење можат да ни овозможат да анализираме огромна количина на податоци? Одговори на овие прашања бара Николај Дубинин, водител на каналот Industry 4.0 Youtube.

Анализата на големи податоци е еден од најмоќните начини да се следи ширењето на вирусот и да се победи пандемијата. Пред 160 години се случи приказна која јасно покажа колку е важно да се собираат податоци и брзо да се анализираат.

Карта на ширење на коронавирусот во Москва и Московскиот регион.

Како започна сето тоа? 1854 Областа Сохо во Лондон беше погодена од епидемија на колера. За десет дена умираат 500 луѓе. Никој не го разбира изворот на ширење на болеста. Тогаш се веруваше дека болеста се пренесува поради вдишување на нездрав воздух. Сè го промени докторот Џон Сноу, кој стана еден од основачите на модерната епидемиологија. Тој почнува да ги интервјуира локалните жители и ги става сите идентификувани случаи на болеста на картата. Статистиката покажа дека повеќето од загинатите се во близина на цевководот на Широката улица. Не воздухот, туку водата затруена со канализација ја предизвика епидемијата.

Сервисот на Tectonix покажува, користејќи го примерот на плажа во Мајами, како гужвите можат да влијаат на ширењето на епидемии. Картата содржи милиони парчиња анонимни податоци со геолокација кои доаѓаат од паметни телефони и таблети.

Сега замислете колку брзо коронавирусот се шири низ нашата земја по сообраќаен метеж во московското метро на 15 април. Потоа полицијата ја провери дигиталната пропусница на секој човек што слезе во метрото.

Зошто ни се потребни дигитални пропусници ако системот не може да се справи со нивната верификација? Има и камери за надзор.

Според Григориј Бакунов, директор за дисеминација на технологија во Yandex, системот за препознавање лица што функционира денес препознава 20-30 fps на еден компјутер. Тоа чини околу 10 долари. Во исто време во Москва има 200 камери. За сето тоа да работи во реален режим, треба да инсталирате околу 20 илјади компјутери. Градот нема такви пари.

Во исто време, на 15 март, во Јужна Кореја се одржаа офлајн парламентарни избори. Излезноста во изминатите шеснаесет години беше рекордна – 66%. Зошто не се плашат од преполни места?

Јужна Кореја успеа да го промени развојот на епидемијата во земјата. Тие веќе имаа слично искуство: во 2015 и 2018 година, кога имаше епидемии на вирусот МЕРС во земјава. Во 2018 година ги земаа предвид своите грешки од пред три години. Овојпат особено решително постапија надлежните и поврзаа големи податоци.

Движењата на пациентот беа следени со помош на:

  • снимки од надзорни камери

  • трансакции со кредитни картички

  • ГПС податоци од автомобилите на граѓаните

  • Мобилни телефони

Оние кои биле во карантин морале да инсталираат специјална апликација која ги предупредувала властите за прекршителите. Беше можно да се видат сите движења со точност до една минута, а исто така да се открие дали луѓето носат маски.

Казната за прекршување беше до 2,5 илјади долари. Истата апликација го известува корисникот доколку во близина има заразени или толпа луѓе. Сето ова е паралелно со масовното тестирање. Секој ден во земјава се правеа и до 20 тестови. Поставени се 633 центри наменети само за тестирање на коронавирус. Имаше и 50 станици на паркинзи каде што можеше да го направиш тестот без да го оставиш автомобилот.

Но, како што правилно забележува научниот новинар и креатор на научниот портал N + 1 Андреј Коњаев, Пандемијата ќе помине, но личните податоци ќе останат. Државата и корпорациите ќе можат да го следат однесувањето на корисниците.

Инаку, според последните податоци, коронавирусот се покажа позаразен отколку што мислевме. Ова е официјална студија на кинески научници. Се дозна дека Ковид-19 може да се пренесе од едно лице на пет или шест лица, а не на две или три, како што се мислеше досега.

Стапката на инфекција со грип е 1.3. Тоа значи дека едно болно лице заразува едно или две лица. Почетниот коефициент на инфекција со коронавирус е 5.7. Смртноста од грип е 0.1%, од коронавирус – 1-3%.

Податоците се претставени на почетокот на април. Многу случаи остануваат недијагностицирани бидејќи лицето не е тестирано за коронавирус или болеста е асимптоматска. Затоа, во моментов е невозможно да се извлечат заклучоци за бројките.

Технологиите за машинско учење се најдобри во анализата на огромна количина на податоци и помагаат не само да се следат движењата, контактите, туку и:

  • дијагностицираат коронавирус

  • барај лек

  • барај вакцина

Многу компании најавуваат готови решенија базирани на вештачка интелигенција, кои автоматски ќе го детектираат коронавирусот не со анализа, туку, на пример, со рендген или КТ скен на белите дробови. Така, лекарот почнува веднаш да работи со најтешките случаи.

Но, не секоја вештачка интелигенција има доволно интелигенција. На крајот на март медиумите ја пренесоа веста дека нов алгоритам со точност до 97% може да го одреди коронавирусот со рендген на белите дробови. Сепак, се покажа дека невронската мрежа била обучена на само 50 фотографии. Тоа е околу 79 фотографии помалку отколку што ви е потребно за да почнете да ја препознавате болеста.

DeepMind, поделба на матичната компанија на Google Alphabet, сака целосно да ја рекреира протеинската структура на вирусот користејќи вештачка интелигенција. На почетокот на март, DeepMind рече дека неговите научници дошле до разбирање за структурата на протеините поврзани со СОВИД-19. Ова ќе помогне да се разбере како функционира вирусот и да се забрза потрагата по лек.

Што друго да прочитате на темата:

  • Како технологијата предвидува пандемии
  • Уште една карта на коронавирус во Москва
  • Како нè следат невронските мрежи?
  • Светот по коронавирус: Дали ќе се соочиме со епидемија на анксиозност и депресија?

Претплатете се и следете не на Yandex.Zen — технологија, иновации, економија, образование и споделување во еден канал.

Оставете Одговор