Nola lagun dezake Big Data analisiak koronavirusa garaitzen eta nola ahalbidetzen digu ikasketa automatikoko teknologiek datu kopuru handi bat aztertzeko? Galdera hauen erantzunak Nikolai Dubinin, Industry 4.0 Youtube kanalaren antolatzailea bilatzen ari da.
Big Data analisia birusaren hedapena jarraitzeko eta pandemia gainditzeko modurik indartsuenetako bat da. Duela 160 urte, datuak biltzea eta azkar aztertzea zein garrantzitsua den argi erakusten zuen istorio bat gertatu zen.
Moskun eta Mosku eskualdean koronavirusaren hedapenaren mapa.
Nola hasi zen dena? 1854 Londresko Soho eremua kolera agerraldi batek jo zuen. Hamar egunetan 500 pertsona hiltzen dira. Inork ez du ulertzen gaixotasunaren hedapenaren iturria. Garai hartan, gaixotasuna osasungaitza den airea arnasteagatik transmititzen zela uste zen. Dena aldatu zuen John Snow medikua, epidemiologia modernoaren sortzaileetako bat bihurtu zena. Bertako bizilagunak elkarrizketatzen hasten da eta identifikatutako gaixotasunaren kasu guztiak mapan jartzen ditu. Estatistikek erakutsi zuten hildako gehienak Broad Street harmailatik gertu zeudela. Aireak ez, ur zikinek pozoitutako urak eragin zuen epidemia.
Tectonix-en zerbitzuak erakusten du, Miamiko hondartza baten adibidea erabiliz, jendetzak nola eragin dezakeen epidemien hedapenean. Mapak milioika datu anonimo ditu, telefono mugikorretatik eta tabletetatik datozen geokokapenarekin.
Orain imajinatu nola azkar hedatzen ari den koronavirusa gure herrialdean apirilaren 15ean Moskuko metroan auto-ilarak egon ostean. Orduan poliziak metrora jaisten ziren pertsona guztien pase digitala egiaztatu zuen.
Zergatik behar ditugu pase digitalak sistemak ezin badu haien egiaztapenari aurre egin? Zaintza kamerak ere badaude.
Grigory Bakunov Yandex-eko teknologia hedapeneko zuzendariaren arabera, gaur egun funtzionatzen duen aurpegiak ezagutzeko sistemak 20 aitortzen ditu.-30 fps ordenagailu bakarrean. 10 dolar inguru balio du. Aldi berean, 200 kamera daude Moskun. Modu errealean funtzionatzeko, 20 mila ordenagailu inguru instalatu behar dituzu. Udalak ez du horrelako dirurik.
Aldi berean, martxoaren 15ean, lineaz kanpoko hauteskunde parlamentarioak egin ziren Hego Korean. Azken hamasei urteetan parte hartzea errekorra izan zen: %66. Zergatik ez dute leku jendetsuen beldur?
Hego Koreak herrialde barruan epidemiaren garapena iraultzea lortu du. Lehendik ere antzeko esperientzia bat izan zuten: 2015ean eta 2018an, herrialdean MERS birusaren agerraldiak izan zirenean. 2018an, duela hiru urteko akatsak hartu zituzten kontuan. Oraingoan, agintariek bereziki erabakigarri jokatu zuten eta big data lotu zuten.
Pazientearen mugimenduak kontrolatu ziren:
zaintza kameren grabaketak
kreditu txartelarekin egindako eragiketak
Herritarren autoetako GPS datuak
Telefono mugikorrak
Berrogeialdian zeudenek agintariei urratzaileen berri ematen zien aplikazio berezi bat instalatu behar izan zuten. Mugimendu guztiak minutu bateko zehaztasunarekin ikusteko aukera izan zen, eta jendeak maskarak zeramatzan jakiteko ere bai.
Hausteagatiko isuna 2,5 mila dolarrekoa zen. Aplikazio berak erabiltzaileari jakinarazten dio kutsatutako pertsonak edo jende pila bat dagoen inguruan. Hori guztia proba masiboekin paraleloan dago. Egunero 20 proba egin ziren herrialdean. 633 zentro sortu dira koronavirusaren probak soilik egiteko. Aparkalekuetan ere 50 geltoki zeuden autoa utzi gabe proba egiteko.
Baina, Andrey Konyaev zientzia-kazetari eta N + 1 zientzia atariaren sortzaileak zuzen adierazi duenez, Pandemia pasatuko da, baina datu pertsonalak mantenduko dira. Estatuak eta korporazioek erabiltzaileen portaeraren jarraipena egin ahal izango dute.
Bide batez, azken datuen arabera, koronavirusa uste baino kutsakorragoa izan da. Txinako zientzialariek egindako ikerketa ofiziala da. Jakin zen COVID-19 pertsona batetik bost edo sei pertsonara transmititu daitekeela, eta ez bi edo hirura, lehen uste zen bezala.
Gripearen infekzio tasa 1.3 da. Horrek esan nahi du gaixo batek pertsona bat edo bi kutsatzen dituela. Koronabirusarekiko infekzio-koefizientea 5.7koa da. Gripearen hilkortasuna % 0.1 da, koronavirusarena - % 1-3.
Datuak apirilaren hasieratik aurkezten dira. Kasu asko diagnostikatu gabe geratzen dira pertsonari koronavirusaren proba egiten ez diotelako edo gaixotasuna sintomarik gabe dagoelako. Horregatik, momentuz ezinezkoa da zenbakiei buruzko ondorioak ateratzea.
Ikaskuntza automatikoko teknologiak datu kopuru handi bat aztertzeko onenak dira eta mugimenduak, kontaktuak ez ezik, baita ere laguntzen dute:
koronavirusak diagnostikatu
sendagaia bilatu
txerto bat bilatu
Enpresa askok adimen artifizialean oinarritutako prest egindako irtenbideak iragartzen dituzte, koronavirusak automatikoki detektatuko baitituzte analisi bidez ez, baizik eta, adibidez, biriken X izpien edo CT eskanearen bidez. Horrela, medikua berehala hasten da lanean kasu larrienekin.
Baina adimen artifizial guztiek ez dute adimen nahikoa. Martxoaren amaieran, hedabideek albistea zabaldu zuten: %97rainoko zehaztasuna duen algoritmo berri batek koronavirusa biriketako X izpien bidez zehaztu zezakeela. Hala ere, sare neuronalak 50 argazkitan bakarrik trebatu zirela ikusi zen. Hori da gaixotasuna ezagutzen hasteko behar baino 79 argazki gutxiago.
DeepMind, Google-ren Alphabet enpresa nagusiaren dibisioak, birus baten proteina egitura guztiz birsortu nahi du AI erabiliz. Martxoaren hasieran, DeepMind-ek esan zuen bere zientzialariek COVID-19rekin lotutako proteinen egitura ulertu zutela. Horrek birusak nola funtzionatzen duen ulertzen eta sendabidearen bilaketa bizkortzen lagunduko du.
Zer gehiago irakurri gaiari buruz:
- Teknologiak nola aurreikusten dituen pandemiak
- Koronabirusaren beste mapa bat Moskun
- Nola jarraitzen gaituzte neurona-sareek?
- Koronabirusaren osteko mundua: antsietate eta depresioaren epidemia bati aurre egingo diogu?
Harpidetu eta jarraitu gaitzazu Yandex.Zen -en teknologia, berrikuntza, ekonomia, hezkuntza eta partekatzea kanal bakarrean.