In che modo i big data stanno aiutando a combattere la pandemia

In che modo l'analisi dei Big Data può aiutare a sconfiggere il coronavirus e in che modo le tecnologie di apprendimento automatico possono consentirci di analizzare un'enorme quantità di dati? A cercare risposte a queste domande è Nikolai Dubinin, conduttore del canale Youtube Industry 4.0.

L'analisi dei big data è uno dei modi più potenti per monitorare la diffusione del virus e sconfiggere la pandemia. 160 anni fa accadde una storia che mostrò chiaramente quanto sia importante raccogliere dati e analizzarli rapidamente.

Com'è iniziato tutto? 1854 L'area londinese di Soho è colpita da un'epidemia di colera. 500 persone muoiono in dieci giorni. Nessuno capisce la fonte della diffusione della malattia. A quel tempo, si credeva che la malattia fosse trasmessa a causa dell'inalazione di aria malsana. Tutto cambiò il dottor John Snow, che divenne uno dei fondatori della moderna epidemiologia. Inizia a intervistare i residenti locali e inserisce sulla mappa tutti i casi identificati della malattia. Le statistiche hanno mostrato che la maggior parte dei morti era vicino al tubo di scarico di Broad Street. Non l'aria, ma l'acqua avvelenata dalle acque reflue ha causato l'epidemia.

Il servizio di Tectonix mostra, usando l'esempio di una spiaggia di Miami, come le folle possono influenzare la diffusione delle epidemie. La mappa contiene milioni di pezzi di dati anonimi con geolocalizzazione provenienti da smartphone e tablet.

Ora immagina quanto velocemente il coronavirus si sta diffondendo nel nostro Paese dopo un ingorgo nella metropolitana di Mosca il 15 aprile. Quindi la polizia ha controllato il pass digitale di ogni persona che scendeva nella metropolitana.

Perché abbiamo bisogno di pass digitali se il sistema non è in grado di far fronte alla loro verifica? Sono presenti anche telecamere di sorveglianza.

Secondo Grigory Bakunov, direttore della diffusione tecnologica di Yandex, il sistema di riconoscimento facciale che opera oggi riconosce 20-30 fps su un singolo computer. Costa circa $ 10. Allo stesso tempo, ci sono 200 telecamere a Mosca. Per far funzionare tutto in modalità reale, è necessario installare circa 20mila computer. La città non ha quel tipo di denaro.

Allo stesso tempo, il 15 marzo, in Corea del Sud si sono svolte le elezioni parlamentari offline. L'affluenza negli ultimi sedici anni è stata un record: il 66%. Perché non hanno paura dei luoghi affollati?

La Corea del Sud è riuscita a invertire lo sviluppo dell'epidemia all'interno del paese. Hanno già avuto un'esperienza simile: nel 2015 e nel 2018, quando ci sono stati focolai del virus MERS nel Paese. Nel 2018 hanno tenuto conto dei loro errori di tre anni fa. Questa volta le autorità hanno agito in modo particolarmente deciso e hanno collegato i big data.

I movimenti dei pazienti sono stati monitorati utilizzando:

• registrazioni delle telecamere di sorveglianza

• transazioni con carta di credito

• Dati GPS dalle auto dei cittadini

• Cellulari

Coloro che erano in quarantena dovevano installare un'applicazione speciale che avvisava le autorità dei trasgressori. È stato possibile vedere tutti i movimenti con una precisione fino a un minuto e anche scoprire se le persone indossavano maschere.

La multa per violazione è stata fino a $ 2,5 mila. La stessa applicazione avvisa l'utente se ci sono persone infette o una folla di persone nelle vicinanze. Tutto questo è in parallelo con i test di massa. Ogni giorno nel Paese venivano effettuati fino a 20 test. Sono stati istituiti 633 centri dedicati solo ai test del coronavirus. C'erano anche 50 postazioni nei parcheggi dove si poteva fare il test senza lasciare l'auto.

Ma, come nota correttamente il giornalista scientifico e creatore del portale scientifico N + 1 Andrey Konyaev, La pandemia passerà, ma i dati personali rimarranno. Lo stato e le aziende saranno in grado di monitorare il comportamento degli utenti.

A proposito, secondo gli ultimi dati, il coronavirus si è rivelato più contagioso di quanto pensassimo. Questo è uno studio ufficiale condotto da scienziati cinesi. È diventato noto che il COVID-19 può essere trasmesso da una persona a cinque o sei persone, e non a due o tre, come si pensava in precedenza.

I dati sono presentati all'inizio di aprile. Molti casi non vengono diagnosticati perché la persona non è stata testata per il coronavirus o la malattia è asintomatica. Pertanto, al momento è impossibile trarre conclusioni sui numeri.

Le tecnologie di apprendimento automatico sono le migliori per analizzare un'enorme quantità di dati e aiutano non solo a tenere traccia di movimenti, contatti, ma anche:

• diagnosticare il coronavirus

• cercare la medicina

• cercare un vaccino

Molte aziende annunciano soluzioni già pronte basate sull'intelligenza artificiale, che rileveranno automaticamente il coronavirus non mediante analisi, ma, ad esempio, mediante radiografia o TAC dei polmoni. Pertanto, il medico inizia immediatamente a lavorare con i casi più gravi.

Ma non tutte le intelligenze artificiali hanno un'intelligenza sufficiente. Alla fine di marzo, i media hanno diffuso la notizia che un nuovo algoritmo con una precisione fino al 97% potrebbe determinare il coronavirus mediante radiografia dei polmoni. Tuttavia, si è scoperto che la rete neurale è stata addestrata solo su 50 fotografie. Sono circa 79 foto in meno di quelle necessarie per iniziare a riconoscere la malattia.

DeepMind, una divisione della società madre di Google, Alphabet, vuole ricreare completamente la struttura proteica di un virus utilizzando l'intelligenza artificiale. All'inizio di marzo, DeepMind ha dichiarato che i suoi scienziati erano giunti a una comprensione della struttura delle proteine ​​associate a COVID-19. Questo aiuterà a capire come funziona il virus e ad accelerare la ricerca di una cura.

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