Kaip didžiųjų duomenų analizė gali padėti nugalėti koronavirusą ir kaip mašininio mokymosi technologijos leidžia mums analizuoti didžiulį duomenų kiekį? Atsakymų į šiuos klausimus ieško YouTube kanalo Pramonė 4.0 vedėjas Nikolajus Dubininas.
Didelių duomenų analizė yra vienas iš galingiausių būdų sekti viruso plitimą ir įveikti pandemiją. Prieš 160 metų nutiko istorija, kuri aiškiai parodė, kaip svarbu rinkti duomenis ir greitai juos analizuoti.
Koronaviruso plitimo Maskvoje ir Maskvos regione žemėlapis.
Kaip viskas prasidėjo? 1854 m. Londono Soho rajoną užklupo choleros protrūkis. Per dešimt dienų miršta 500 žmonių. Niekas nesupranta ligos plitimo šaltinio. Tuo metu buvo manoma, kad liga užsikrečiama įkvėpus nesveiko oro. Viskas pasikeitė gydytojui Johnui Snow, kuris tapo vienu iš šiuolaikinės epidemiologijos pradininkų. Jis pradeda apklausinėti vietos gyventojus ir visus nustatytus ligos atvejus pateikia žemėlapyje. Statistika parodė, kad dauguma žuvusiųjų buvo prie Plačios gatvės stovo. Epidemiją sukėlė ne oras, o nuotekomis užnuodytas vanduo.
„Tectonix“ paslauga, naudojant Majamio paplūdimio pavyzdį, parodo, kaip minios gali paveikti epidemijų plitimą. Žemėlapyje yra milijonai anoniminių duomenų su geografine padėtimi, gaunama iš išmaniųjų telefonų ir planšetinių kompiuterių.
Dabar įsivaizduokite, kaip greitai koronavirusas plinta visoje mūsų šalyje po spūsties Maskvos metro balandžio 15 d. Tada policija patikrino kiekvieno į metro nulipusio žmogaus skaitmeninį leidimą.
Kam mums reikalingi skaitmeniniai leidimai, jei sistema negali susidoroti su jų patikrinimu? Taip pat yra stebėjimo kamerų.
Pasak Grigorijaus Bakunovo, „Yandex“ technologijų sklaidos direktoriaus, šiandien veikianti veido atpažinimo sistema atpažįsta 20-30 kadrų per sekundę viename kompiuteryje. Tai kainuoja apie 10 USD. Tuo pačiu metu Maskvoje yra 200 kamerų. Kad visa tai veiktų realiu režimu, reikia įdiegti apie 20 tūkst. Miestas tokių pinigų neturi.
Tuo pačiu metu, kovo 15 d., Pietų Korėjoje vyko parlamento rinkimai ne internetu. Per pastaruosius šešiolika metų rinkėjų aktyvumas buvo rekordinis – 66 proc. Kodėl jie nebijo perpildytų vietų?
Pietų Korėja sugebėjo pakeisti epidemijos vystymąsi šalyje. Panašios patirties jie jau turėjo: 2015 ir 2018 m., kai šalyje buvo MERS viruso protrūkiai. 2018-aisiais jie atsižvelgė į savo prieš trejus metus padarytas klaidas. Šį kartą valdžia pasielgė ypač ryžtingai ir sujungė didžiuosius duomenis.
Paciento judesiai buvo stebimi naudojant:
įrašus iš stebėjimo kamerų
kreditinių kortelių operacijos
GPS duomenys iš piliečių automobilių
Mobilieji telefonai
Tie, kurie buvo karantine, turėjo įdiegti specialią programą, kuri perspėjo valdžios institucijas apie pažeidėjus. Buvo galima pamatyti visus judesius iki minutės tikslumu, taip pat sužinoti, ar žmonės dėvi kaukes.
Bauda už pažeidimą siekė iki 2,5 tūkst. Ta pati programa praneša vartotojui, jei netoliese yra užkrėstų žmonių arba žmonių minia. Visa tai lygiagrečiai su masiniais bandymais. Kasdien šalyje buvo atliekama iki 20 tyrimų. Įsteigti 633 centrai, skirti tik koronaviruso tyrimams. Taip pat automobilių stovėjimo aikštelėse buvo 50 stotelių, kuriose testą galėjai laikyti nepalikdamas automobilio.
Tačiau, kaip teisingai pažymi mokslo žurnalistas ir N + 1 mokslo portalo kūrėjas Andrejus Konyajevas, Pandemija praeis, bet asmens duomenys išliks. Valstybė ir korporacijos galės stebėti vartotojų elgesį.
Beje, naujausiais duomenimis, koronavirusas pasirodė labiau užkrečiamas, nei manėme. Tai oficialus Kinijos mokslininkų tyrimas. Tapo žinoma, kad nuo vieno žmogaus COVID-19 gali užsikrėsti penki ar šeši žmonės, o ne du ar trys, kaip manyta anksčiau.
Užsikrėtimo gripu dažnis yra 1.3. Tai reiškia, kad vienas sergantis žmogus užkrečia vieną ar du žmones. Pradinis užsikrėtimo koronavirusu koeficientas yra 5.7. Mirtingumas nuo gripo siekia 0.1%, nuo koronaviruso – 1-3%.
Duomenys pateikti balandžio pradžioje. Daugelis atvejų nediagnozuojami, nes žmogus nėra ištirtas dėl koronaviruso arba liga yra besimptomė. Todėl šiuo metu išvadų dėl skaičių daryti neįmanoma.
Mašininio mokymosi technologijos geriausiai analizuoja didžiulį duomenų kiekį ir padeda ne tik sekti judesius, kontaktus, bet ir:
diagnozuoti koronavirusą
ieškoti vaistų
ieškoti vakcinos
Daugelis įmonių skelbia paruoštus dirbtiniu intelektu paremtus sprendimus, kurie koronavirusą automatiškai aptiks ne analizuodami, o, pavyzdžiui, rentgeno ar kompiuterinės tomografijos būdu plaučius. Taigi gydytojas nedelsdamas pradeda dirbti su sunkiausiais atvejais.
Tačiau ne kiekvienas dirbtinis intelektas turi pakankamai intelekto. Kovo pabaigoje žiniasklaidą pasklido žinia, kad naujas algoritmas, kurio tikslumas siekia iki 97 proc., gali nustatyti koronavirusą plaučių rentgeno spinduliu. Tačiau paaiškėjo, kad neuroninis tinklas buvo apmokytas tik 50 nuotraukų. Tai yra maždaug 79 nuotraukomis mažiau, nei reikia norint atpažinti ligą.
„DeepMind“, „Google“ patronuojančios įmonės „Alphabet“ padalinys, nori visiškai atkurti viruso baltymų struktūrą naudojant AI. Kovo pradžioje „DeepMind“ teigė, kad jos mokslininkai suprato su COVID-19 susijusių baltymų struktūrą. Tai padės suprasti, kaip veikia virusas, ir pagreitins vaistų paiešką.
Ką dar skaityti šia tema:
- Kaip technologijos numato pandemijas
- Kitas koronaviruso žemėlapis Maskvoje
- Kaip neuroniniai tinklai mus seka?
- Pasaulis po koronaviruso: ar susidursime su nerimo ir depresijos epidemija?
Prenumeruokite ir sekite mus Yandex.Zen – technologijos, inovacijos, ekonomika, švietimas ir bendrinimas viename kanale.