كيف تساعد البيانات الضخمة في مكافحة الوباء

كيف يمكن أن يساعد تحليل البيانات الضخمة في هزيمة فيروس كورونا وكيف يمكن لتقنيات التعلم الآلي أن تسمح لنا بتحليل كمية هائلة من البيانات؟ يبحث نيكولاي دوبينين ، مضيف قناة Industry 4.0 على Youtube ، عن إجابات لهذه الأسئلة.

يعد تحليل البيانات الضخمة أحد أقوى الطرق لتتبع انتشار الفيروس وهزيمة الوباء. قبل 160 عامًا ، حدثت قصة أظهرت بوضوح مدى أهمية جمع البيانات وتحليلها بسرعة.

كيف بدأ كل شيء؟ 1854 - تعرضت منطقة سوهو بلندن لتفشي وباء الكوليرا. 500 شخص يموتون في عشرة أيام. لا أحد يفهم مصدر انتشار المرض. في ذلك الوقت ، كان يُعتقد أن المرض ينتقل بسبب استنشاق هواء غير صحي. كل شيء غير الطبيب جون سنو ، الذي أصبح أحد مؤسسي علم الأوبئة الحديث. بدأ في مقابلة السكان المحليين ووضع جميع الحالات التي تم تحديدها للمرض على الخريطة. اظهرت الاحصاءات ان معظم القتلى كانوا بالقرب من مواسير شارع برود. ليس الهواء ، ولكن الماء المسموم بمياه الصرف الصحي تسبب في الوباء.

تُظهر خدمة Tectonix ، باستخدام مثال شاطئ في ميامي ، كيف يمكن للحشود أن تؤثر على انتشار الأوبئة. تحتوي الخريطة على ملايين من البيانات المجهولة مع تحديد الموقع الجغرافي من الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية.

تخيل الآن مدى سرعة انتشار الفيروس التاجي في جميع أنحاء بلدنا بعد ازدحام مروري في مترو موسكو في 15 أبريل. ثم قامت الشرطة بفحص الممر الرقمي لكل شخص نزل إلى مترو الأنفاق.

لماذا نحتاج إلى تصاريح رقمية إذا كان النظام لا يمكنه التعامل مع التحقق منها؟ كما توجد كاميرات مراقبة.

وفقًا لغريغوري باكونوف ، مدير نشر التكنولوجيا في Yandex ، فإن نظام التعرف على الوجوه الذي يعمل اليوم يعترف بـ 20-30 إطارًا في الثانية على جهاز كمبيوتر واحد. يكلف حوالي 10 دولارات. في الوقت نفسه ، هناك 200 كاميرا في موسكو. لجعل كل ذلك يعمل في الوضع الحقيقي ، تحتاج إلى تثبيت حوالي 20 ألف جهاز كمبيوتر. المدينة لا تملك هذا النوع من المال.

في الوقت نفسه ، في 15 مارس ، أجريت انتخابات برلمانية في كوريا الجنوبية. كانت نسبة الإقبال على مدار الستة عشر عامًا الماضية رقماً قياسياً - 66٪. لماذا لا يخافون من الأماكن المزدحمة؟

تمكنت كوريا الجنوبية من عكس تطور الوباء داخل البلاد. لقد مروا بالفعل بتجربة مماثلة: في عامي 2015 و 2018 ، عندما كان هناك تفشي لفيروس كورونا في البلاد. في عام 2018 ، أخذوا في الحسبان أخطائهم قبل ثلاث سنوات. هذه المرة ، تصرفت السلطات بشكل حاسم وربطت البيانات الضخمة.

تمت مراقبة حركات المريض باستخدام:

• تسجيلات من كاميرات المراقبة

• معاملات بطاقات الائتمان

• بيانات الـ GPS من سيارات المواطنين

• الهواتف النقالة

وكان على من كانوا في الحجر الصحي تثبيت تطبيق خاص ينبه السلطات إلى المخالفين. كان من الممكن رؤية جميع الحركات بدقة تصل إلى دقيقة ، وكذلك معرفة ما إذا كان الناس يرتدون أقنعة.

وغرامة المخالفة تصل إلى 2,5 ألف دولار. يقوم نفس التطبيق بإعلام المستخدم في حالة وجود أشخاص مصابين أو حشد من الأشخاص في مكان قريب. كل هذا بالتوازي مع الاختبار الشامل. تم إجراء ما يصل إلى 20 اختبارًا في البلاد كل يوم. تم إنشاء 633 مركزًا مخصصًا لفحص فيروس كورونا فقط. كانت هناك أيضًا 50 محطة في ساحات الانتظار حيث يمكنك إجراء الاختبار دون مغادرة سيارتك.

ولكن ، كما يلاحظ الصحفي العلمي ومؤسس بوابة العلوم N + 1 Andrey Konyaev بشكل صحيح ، سوف يمر الوباء ، لكن البيانات الشخصية ستبقى. ستكون الدولة والشركات قادرة على تتبع سلوك المستخدم.

بالمناسبة ، وفقًا لأحدث البيانات ، تبين أن فيروس كورونا أكثر عدوى مما كنا نظن. هذه دراسة رسمية من قبل العلماء الصينيين. أصبح معروفًا أن COVID-19 يمكن أن ينتقل من شخص واحد إلى خمسة أو ستة أشخاص ، وليس شخصين أو ثلاثة ، كما كان يعتقد سابقًا.

يتم تقديم البيانات اعتبارًا من بداية شهر أبريل. العديد من الحالات لا يتم تشخيصها لأن الشخص لم يتم فحصه لفيروس كورونا أو أن المرض لا تظهر عليه أعراض. لذلك ، في الوقت الحالي ، من المستحيل استخلاص استنتاجات حول الأرقام.

تعد تقنيات التعلم الآلي هي الأفضل في تحليل كمية هائلة من البيانات ولا تساعد فقط في تتبع الحركات وجهات الاتصال ، ولكن أيضًا:

• تشخيص فيروس كورونا

• ابحث عن دواء

• ابحث عن لقاح

تعلن العديد من الشركات عن حلول جاهزة تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، والتي ستكتشف تلقائيًا فيروس كورونا ليس عن طريق التحليل ، ولكن ، على سبيل المثال ، عن طريق الأشعة السينية أو الأشعة المقطعية للرئتين. وهكذا يبدأ الطبيب بالعمل فورًا مع الحالات الأكثر خطورة.

لكن ليس كل ذكاء اصطناعي لديه ذكاء كافٍ. في نهاية شهر مارس ، نشرت وسائل الإعلام خبرًا مفاده أن خوارزمية جديدة بدقة تصل إلى 97٪ يمكنها تحديد الفيروس التاجي عن طريق الأشعة السينية للرئتين. ومع ذلك ، اتضح أن الشبكة العصبية قد تم تدريبها على 50 صورة فقط. وهذا يقل بنحو 79 صورة عما تحتاجه لبدء التعرف على المرض.

يريد DeepMind ، وهو قسم من شركة Alphabet التابعة لشركة Google ، إعادة إنشاء بنية البروتين بالكامل لفيروس باستخدام الذكاء الاصطناعي. في أوائل مارس ، قالت DeepMind إن علماءها توصلوا إلى فهم بنية البروتينات المرتبطة بـ COVID-19. سيساعد هذا في فهم كيفية عمل الفيروس وتسريع البحث عن علاج.

اشترك وتابعنا على Yandex.Zen - التكنولوجيا والابتكار والاقتصاد والتعليم والمشاركة في قناة واحدة.