Paano makakatulong ang pagsusuri ng Big Data na talunin ang coronavirus at paano tayo mabibigyang-daan ng mga teknolohiya sa pag-aaral ng machine na magsuri ng malaking halaga ng data? Ang mga sagot sa mga tanong na ito ay hinahanap ni Nikolai Dubinin, host ng Industry 4.0 Youtube channel.
Ang pagsusuri ng malaking data ay isa sa pinakamakapangyarihang paraan upang subaybayan ang pagkalat ng virus at talunin ang pandemya. 160 taon na ang nakalilipas, isang kuwento ang nangyari na malinaw na nagpakita kung gaano kahalaga ang pagkolekta ng data at mabilis na pag-aralan ito.
Mapa ng pagkalat ng coronavirus sa Moscow at sa rehiyon ng Moscow.
Paano ito nagsimula? 1854 Ang lugar ng Soho sa London ay tinamaan ng pagsiklab ng kolera. 500 katao ang namamatay sa loob ng sampung araw. Walang nakakaintindi sa pinagmulan ng pagkalat ng sakit. Noong panahong iyon, pinaniniwalaan na ang sakit ay naililipat dahil sa paglanghap ng hindi malusog na hangin. Nagbago ang lahat ng doktor na si John Snow, na naging isa sa mga tagapagtatag ng modernong epidemiology. Sinimulan niyang interbyuhin ang mga lokal na residente at inilagay ang lahat ng natukoy na kaso ng sakit sa mapa. Ipinakita ng mga istatistika na karamihan sa mga namatay ay malapit sa Broad Street standpipe. Hindi hangin, ngunit tubig na nalason ng dumi sa alkantarilya ang sanhi ng epidemya.
Ipinapakita ng serbisyo ng Tectonix, gamit ang halimbawa ng beach sa Miami, kung paano maaapektuhan ng mga tao ang pagkalat ng mga epidemya. Naglalaman ang mapa ng milyun-milyong piraso ng anonymous na data na may geolocation na nagmumula sa mga smartphone at tablet.
Ngayon isipin kung gaano kabilis ang pagkalat ng coronavirus sa ating bansa pagkatapos ng traffic jam sa Moscow metro noong Abril 15. Pagkatapos ay sinuri ng pulisya ang digital pass ng bawat taong bumaba sa subway.
Bakit kailangan natin ng mga digital pass kung hindi makayanan ng system ang kanilang pag-verify? Mayroon ding mga surveillance camera.
Ayon kay Grigory Bakunov, direktor ng pagpapakalat ng teknolohiya sa Yandex, ang sistema ng pagkilala sa mukha na tumatakbo ngayon ay kinikilala ang 20-30 fps sa isang computer. Nagkakahalaga ito ng humigit-kumulang $10. Kasabay nito, mayroong 200 camera sa Moscow. Upang gumana ang lahat sa totoong mode, kailangan mong mag-install ng humigit-kumulang 20 libong mga computer. Ang lungsod ay walang ganoong uri ng pera.
Kasabay nito, noong Marso 15, isinagawa ang offline na parliamentary elections sa South Korea. Ang turnout sa nakalipas na labing-anim na taon ay isang talaan - 66%. Bakit hindi sila natatakot sa mataong lugar?
Nagawa ng South Korea na baligtarin ang pag-unlad ng epidemya sa loob ng bansa. Nagkaroon na sila ng katulad na karanasan: noong 2015 at 2018, noong nagkaroon ng paglaganap ng MERS virus sa bansa. Noong 2018, isinaalang-alang nila ang kanilang mga pagkakamali tatlong taon na ang nakakaraan. Sa pagkakataong ito, ang mga awtoridad ay kumilos lalo na nang mapagpasyahan at nagkonekta ng malaking data.
Ang mga paggalaw ng pasyente ay sinusubaybayan gamit ang:
mga pag-record mula sa mga surveillance camera
mga transaksyon sa credit card
Data ng GPS mula sa mga sasakyan ng mga mamamayan
Mobile na telepono
Ang mga nasa quarantine ay kailangang mag-install ng isang espesyal na aplikasyon na nag-aalerto sa mga awtoridad sa mga lumalabag. Posibleng makita ang lahat ng mga paggalaw na may katumpakan hanggang sa isang minuto, at upang malaman din kung ang mga tao ay may suot na maskara.
Ang multa para sa paglabag ay hanggang $ 2,5 libo. Ang parehong application ay nag-aabiso sa gumagamit kung mayroong mga nahawaang tao o isang pulutong ng mga tao sa malapit. Ang lahat ng ito ay kahanay sa mass testing. Aabot sa 20 pagsubok ang ginawa sa bansa araw-araw. 633 na mga sentro na nakatuon lamang sa pagsusuri sa coronavirus ay nai-set up. Mayroon ding 50 istasyon sa mga paradahan kung saan maaari kang kumuha ng pagsusulit nang hindi umaalis sa iyong sasakyan.
Ngunit, bilang mamamahayag ng agham at tagalikha ng portal ng agham ng N + 1 na si Andrey Konyaev ay tama ang tala, Lilipas ang pandemya, ngunit mananatili ang personal na data. Ang estado at mga korporasyon ay masusubaybayan ang gawi ng user.
Sa pamamagitan ng paraan, ayon sa pinakabagong data, ang coronavirus ay naging mas nakakahawa kaysa sa naisip namin. Ito ay isang opisyal na pag-aaral ng mga siyentipikong Tsino. Napag-alaman na ang COVID-19 ay maaaring maisalin mula sa isang tao hanggang lima o anim na tao, at hindi dalawa o tatlo, gaya ng naisip noon.
Ang rate ng impeksyon sa trangkaso ay 1.3. Nangangahulugan ito na ang isang taong may sakit ay nakakahawa sa isa o dalawang tao. Ang paunang koepisyent ng impeksyon sa coronavirus ay 5.7. Ang namamatay mula sa trangkaso ay 0.1%, mula sa coronavirus - 1-3%.
Ang data ay ipinakita sa simula ng Abril. Maraming mga kaso ang hindi natukoy dahil ang tao ay hindi nasuri para sa coronavirus o ang sakit ay walang sintomas. Samakatuwid, sa sandaling ito ay imposible na gumawa ng mga konklusyon tungkol sa mga numero.
Ang mga teknolohiya sa pag-aaral ng machine ay ang pinakamahusay sa pagsusuri ng isang malaking halaga ng data at tumutulong hindi lamang sa pagsubaybay sa mga paggalaw, mga contact, kundi pati na rin:
mag-diagnose ng coronavirus
maghanap ng gamot
maghanap ng bakuna
Maraming mga kumpanya ang nag-aanunsyo ng mga handa na solusyon batay sa artificial intelligence, na awtomatikong makakakita ng coronavirus hindi sa pamamagitan ng pagsusuri, ngunit, halimbawa, sa pamamagitan ng X-ray o CT scan ng mga baga. Kaya, ang doktor ay nagsisimulang magtrabaho kaagad sa mga pinaka-seryosong kaso.
Ngunit hindi lahat ng artificial intelligence ay may sapat na katalinuhan. Sa pagtatapos ng Marso, ipinakalat ng media ang balita na ang isang bagong algorithm na may katumpakan na hanggang 97% ay maaaring matukoy ang coronavirus sa pamamagitan ng X-ray ng mga baga. Gayunpaman, lumabas na ang neural network ay sinanay sa 50 mga larawan lamang. Iyan ay humigit-kumulang 79 na mas kaunting mga larawan kaysa sa kailangan mo upang simulan ang pagkilala sa sakit.
Gusto ng DeepMind, isang dibisyon ng parent company ng Google na Alphabet, na ganap na muling likhain ang istruktura ng protina ng isang virus gamit ang AI. Noong unang bahagi ng Marso, sinabi ng DeepMind na naunawaan ng mga siyentipiko nito ang istruktura ng mga protina na nauugnay sa COVID-19. Makakatulong ito upang maunawaan kung paano gumagana ang virus at mapabilis ang paghahanap ng lunas.
Ano pa ang mababasa sa paksa:
- Paano Hinulaan ng Teknolohiya ang Pandemic
- Isa pang mapa ng coronavirus sa Moscow
- Paano tayo sinusubaybayan ng mga neural network?
- Ang mundo ng post-coronavirus: Haharapin ba natin ang isang epidemya ng pagkabalisa at depresyon?
Mag-subscribe at sundan kami sa Yandex.Zen — teknolohiya, inobasyon, ekonomiya, edukasyon at pagbabahagi sa isang channel.