Kako analiza velikih podataka može pomoći u borbi protiv koronavirusa i kako nam tehnologije mašinskog učenja mogu omogućiti analizu ogromne količine podataka? Odgovore na ova pitanja traži Nikolaj Dubinjin, voditelj Youtube kanala Industry 4.0.
Analiza velikih podataka jedan je od najmoćnijih načina za praćenje širenja virusa i poraz od pandemije. Prije 160 godina dogodila se priča koja je jasno pokazala koliko je važno prikupiti podatke i brzo ih analizirati.
Karta širenja korona virusa u Moskvi i Moskovskoj oblasti.
Kako je sve počelo? 1854. Londonsko područje Soho pogodilo je izbijanje kolere. 500 ljudi umre za deset dana. Niko ne razumije izvor širenja bolesti. Tada se vjerovalo da se bolest prenosi udisanjem nezdravog zraka. Sve je promijenilo doktora Johna Snowa, koji je postao jedan od osnivača moderne epidemiologije. Počinje da intervjuiše lokalne stanovnike i stavlja sve identifikovane slučajeve bolesti na mapu. Statistike su pokazale da je većina poginulih bila u blizini otvora u ulici Broad Street. Ne zrak, nego voda zatrovana kanalizacijom izazvala je epidemiju.
Tectonixova usluga pokazuje, na primjeru plaže u Majamiju, kako gužve mogu utjecati na širenje epidemija. Mapa sadrži milione anonimnih podataka sa geolokacijom koji dolaze sa pametnih telefona i tableta.
Zamislite sada kojom se brzinom virus korona širi našom zemljom nakon saobraćajne gužve u moskovskom metrou 15. aprila. Tada je policija provjerila digitalne propusnice svake osobe koja je sišla u metro.
Zašto su nam potrebne digitalne propusnice ako sistem ne može da se nosi sa njihovom verifikacijom? Tu su i nadzorne kamere.
Prema rečima Grigorija Bakunova, direktora za distribuciju tehnologije u Yandexu, sistem za prepoznavanje lica koji danas funkcioniše prepoznaje 20-30 fps na jednom računaru. Košta oko 10 dolara. Istovremeno, u Moskvi ima 200 kamera. Da bi sve funkcionisalo u realnom režimu, potrebno je da instalirate oko 20 hiljada računara. Grad nema toliki novac.
Istovremeno, 15. marta u Južnoj Koreji održani su vanmrežni parlamentarni izbori. Izlaznost u proteklih šesnaest godina bila je rekordna – 66%. Zašto se ne plaše gužve?
Južna Koreja je uspjela preokrenuti razvoj epidemije unutar zemlje. Već su imali slično iskustvo: 2015. i 2018. godine, kada je u zemlji došlo do izbijanja virusa MERS. U 2018. su uzeli u obzir svoje greške od prije tri godine. Ovoga puta nadležni su postupili posebno odlučno i povezali velike podatke.
Pokreti pacijenata su praćeni pomoću:
snimci sa nadzornih kamera
transakcije kreditnim karticama
GPS podaci iz automobila građana
Mobilni telefoni
Oni koji su bili u karantinu morali su da instaliraju posebnu aplikaciju koja je upozoravala nadležne na prekršioce. Bilo je moguće vidjeti sve pokrete s tačnošću do minute, a također i saznati da li ljudi nose maske.
Kazna za prekršaj iznosila je do 2,5 hiljada dolara. Ista aplikacija obavještava korisnika ako se u blizini nalaze zaražene osobe ili gomila ljudi. Sve to ide paralelno sa masovnim testiranjem. Svakodnevno se u zemlji radilo do 20 testova. Osnovana su 633 centra samo za testiranje na korona virus. Na parkiralištima je bilo i 50 stanica na kojima ste mogli polagati test bez napuštanja automobila.
Ali, kako tačno primećuje naučni novinar i kreator naučnog portala N + 1 Andrej Konjajev, Pandemija će proći, ali lični podaci će ostati. Država i korporacije će moći pratiti ponašanje korisnika.
Inače, prema posljednjim podacima, koronavirus se pokazao zaraznijim nego što smo mislili. Ovo je zvanična studija kineskih naučnika. Postalo je poznato da se COVID-19 može prenijeti sa jedne osobe na pet ili šest osoba, a ne dvoje ili troje, kako se ranije mislilo.
Stopa infekcije gripom je 1.3. To znači da jedna bolesna osoba zarazi jednu ili dvije osobe. Početni koeficijent zaraženosti korona virusom je 5.7. Smrtnost od gripa je 0.1%, od korona virusa 1-3%.
Podaci su predstavljeni od početka aprila. Mnogi slučajevi ostaju nedijagnosticirani jer osoba nije testirana na koronavirus ili je bolest asimptomatska. Stoga je trenutno nemoguće izvući zaključke o brojevima.
Tehnologije mašinskog učenja najbolje su u analizi ogromne količine podataka i pomažu ne samo u praćenju kretanja, kontakata, već i:
dijagnosticirati koronavirus
potražiti lijek
tražiti vakcinu
Mnoge kompanije najavljuju gotova rješenja bazirana na umjetnoj inteligenciji, koja će automatski otkriti koronavirus ne analizom, već, na primjer, rendgenskim ili CT skeniranjem pluća. Tako doktor odmah počinje da radi sa najtežim slučajevima.
Ali nema svaka vještačka inteligencija dovoljno inteligencije. Krajem marta mediji su prenijeli vijest da bi novi algoritam s tačnošću do 97 posto mogao rentgenskim snimkom pluća utvrditi virus korona. Međutim, pokazalo se da je neuronska mreža obučena na samo 50 fotografija. To je oko 79 fotografija manje nego što vam je potrebno da počnete da prepoznajete bolest.
DeepMind, odjel Google-ove matične kompanije Alphabet, želi u potpunosti rekreirati proteinsku strukturu virusa koristeći AI. Početkom marta, DeepMind je rekao da su njegovi naučnici došli do razumijevanja strukture proteina povezanih s COVID-19. To će vam pomoći da shvatite kako virus funkcionira i ubrzati potragu za lijekom.
Šta još pročitati na temu:
- Kako tehnologija predviđa pandemije
- Još jedna mapa koronavirusa u Moskvi
- Kako nas neuronske mreže prate?
- Svijet nakon korona virusa: Hoćemo li se suočiti s epidemijom anksioznosti i depresije?
Pretplatite se i pratite nas na Yandex.Zen — tehnologija, inovacije, ekonomija, obrazovanje i dijeljenje na jednom kanalu.