Kā lielo datu analīze var palīdzēt sakaut koronavīrusu un kā mašīnmācīšanās tehnoloģijas ļauj mums analizēt milzīgu datu apjomu? Atbildes uz šiem jautājumiem meklē kanāla Industry 4.0 Youtube vadītājs Nikolajs Dubiņins.
Lielo datu analīze ir viens no spēcīgākajiem veidiem, kā izsekot vīrusa izplatībai un pārvarēt pandēmiju. Pirms 160 gadiem notika stāsts, kas skaidri parādīja, cik svarīgi ir apkopot datus un ātri tos analizēt.
Koronavīrusa izplatības karte Maskavā un Maskavas reģionā.
Kā tas viss sākās? 1854. gads Londonas Soho rajonu skar holēras uzliesmojums. Desmit dienu laikā mirst 500 cilvēku. Neviens nesaprot slimības izplatības avotu. Tolaik tika uzskatīts, ka slimība pārnēsāta neveselīga gaisa ieelpošanas dēļ. Viss mainīja ārstu Džonu Snovu, kurš kļuva par vienu no mūsdienu epidemioloģijas pamatlicējiem. Viņš sāk intervēt vietējos iedzīvotājus un visus identificētos slimības gadījumus ievieto kartē. Statistika liecināja, ka lielākā daļa bojāgājušo atradās pie Broad Street stāvvada. Epidēmiju izraisīja nevis gaiss, bet notekūdeņu saindētais ūdens.
Tectonix pakalpojums, izmantojot Maiami pludmales piemēru, parāda, kā pūļi var ietekmēt epidēmiju izplatību. Kartē ir miljoniem anonīmu datu ar ģeogrāfisko atrašanās vietu, kas nāk no viedtālruņiem un planšetdatoriem.
Tagad iedomājieties, cik ātri koronavīruss izplatās visā mūsu valstī pēc sastrēguma Maskavas metro 15. aprīlī. Pēc tam policija pārbaudīja katra cilvēka, kurš devās uz metro, digitālo karti.
Kāpēc mums vajadzīgas digitālās caurlaides, ja sistēma nevar tikt galā ar to pārbaudi? Ir arī novērošanas kameras.
Saskaņā ar Yandex tehnoloģiju izplatīšanas direktora Grigorija Bakunova teikto, sejas atpazīšanas sistēma, kas darbojas šodien, atpazīst 20-30 kadri sekundē vienā datorā. Tas maksā apmēram 10 USD. Tajā pašā laikā Maskavā ir 200 kameru. Lai tas viss darbotos reālajā režīmā, jāinstalē aptuveni 20 tūkstoši datoru. Pilsētai tādas naudas nav.
Vienlaikus 15. martā Dienvidkorejā notika bezsaistes parlamenta vēlēšanas. Vēlētāju aktivitāte pēdējo sešpadsmit gadu laikā bija rekordaugsta – 66%. Kāpēc viņi nebaidās no pārpildītām vietām?
Dienvidkorejai ir izdevies apturēt epidēmijas attīstību valstī. Viņiem jau bija līdzīga pieredze: 2015. un 2018. gadā, kad valstī bija MERS vīrusa uzliesmojumi. 2018. gadā viņi ņēma vērā savas pirms trīs gadiem pieļautās kļūdas. Šoreiz varas iestādes rīkojās īpaši izlēmīgi un savienoja lielos datus.
Pacientu kustības tika uzraudzītas, izmantojot:
ieraksti no novērošanas kamerām
darījumi ar kredītkarti
GPS dati no iedzīvotāju automašīnām
Mobilie tālruņi
Tiem, kuri atradās karantīnā, bija jāinstalē īpaša aplikācija, kas brīdināja varas iestādes par pārkāpējiem. Bija iespēja redzēt visas kustības ar precizitāti līdz minūtei, kā arī noskaidrot, vai cilvēki valkā maskas.
Sods par pārkāpumu bija līdz 2,5 tūkstošiem dolāru. Tā pati lietojumprogramma informē lietotāju, ja tuvumā atrodas inficēti cilvēki vai cilvēku pūlis. Tas viss notiek paralēli masveida testēšanai. Katru dienu valstī tika veiktas līdz 20 pārbaudēm. Ir izveidoti 633 centri, kas paredzēti tikai koronavīrusa testēšanai. Autostāvvietās bija arī 50 stacijas, kurās varēja kārtot testu, neizejot no automašīnas.
Bet, kā pareizi atzīmē zinātnes žurnālists un zinātnes portāla N + 1 veidotājs Andrejs Konjajevs, Pandēmija pāries, bet personas dati paliks. Valsts un korporācijas varēs izsekot lietotāju uzvedībai.
Starp citu, saskaņā ar jaunākajiem datiem koronavīruss izrādījās lipīgāks, nekā mēs domājām. Šis ir oficiāls Ķīnas zinātnieku pētījums. Kļuva zināms, ka Covid-19 var pārnest no viena cilvēka uz pieciem vai sešiem cilvēkiem, nevis diviem vai trim, kā tika uzskatīts iepriekš.
Saslimstība ar gripu ir 1.3. Tas nozīmē, ka viens slims cilvēks inficē vienu vai divus cilvēkus. Sākotnējais inficēšanās ar koronavīrusu koeficients ir 5.7. Mirstība no gripas ir 0.1%, no koronavīrusa – 1-3%.
Dati uzrādīti uz aprīļa sākumu. Daudzi gadījumi netiek diagnosticēti, jo persona nav pārbaudīta uz koronavīrusu vai slimība ir asimptomātiska. Līdz ar to šobrīd nav iespējams izdarīt secinājumus par skaitļiem.
Mašīnmācīšanās tehnoloģijas vislabāk spēj analizēt milzīgu datu apjomu un palīdz ne tikai izsekot kustībām, kontaktiem, bet arī:
diagnosticēt koronavīrusu
meklēt zāles
meklēt vakcīnu
Daudzi uzņēmumi izsludina gatavus risinājumus, kuru pamatā ir mākslīgais intelekts, kas automātiski atklās koronavīrusu nevis pēc analīzes, bet, piemēram, ar plaušu rentgena vai CT skenēšanu. Tādējādi ārsts nekavējoties sāk strādāt ar visnopietnākajiem gadījumiem.
Bet ne katram mākslīgajam intelektam ir pietiekams intelekts. Marta beigās mediji izplatīja ziņu, ka ar plaušu rentgena staru koronavīrusu varētu noteikt ar jaunu algoritmu ar precizitāti līdz 97%. Tomēr izrādījās, ka neironu tīkls tika apmācīts tikai uz 50 fotogrāfijām. Tas ir par aptuveni 79 fotoattēliem mazāk, nekā nepieciešams, lai sāktu atpazīt slimību.
Google mātesuzņēmuma Alphabet nodaļa DeepMind vēlas pilnībā atjaunot vīrusa proteīna struktūru, izmantojot AI. Marta sākumā DeepMind paziņoja, ka tās zinātnieki ir sapratuši ar COVID-19 saistīto proteīnu struktūru. Tas palīdzēs izprast vīrusa darbību un paātrinās ārstēšanas meklēšanu.
Ko vēl lasīt par tēmu:
- Kā tehnoloģijas prognozē pandēmijas
- Vēl viena koronavīrusa karte Maskavā
- Kā neironu tīkli mūs izseko?
- Pasaule pēc koronavīrusa: vai mēs saskarsimies ar trauksmes un depresijas epidēmiju?
Abonējiet un sekojiet mums vietnē Yandex.Zen — tehnoloģija, inovācijas, ekonomika, izglītība un kopīgošana vienā kanālā.