Як аналіз великих даних може допомогти перемогти коронавірус і як технології машинного навчання дозволяють нам аналізувати величезну кількість даних? Відповіді на ці питання шукає ведучий Youtube-каналу Індустрія 4.0 Микола Дубінін.
Аналіз великих даних є одним із найпотужніших способів відстеження поширення вірусу та перемоги над пандемією. 160 років тому сталася історія, яка наочно показала, наскільки важливо збирати дані та швидко їх аналізувати.
Карта поширення коронавірусу в Москві і Московській області.
Як все почалося? 1854 р. Лондонський район Сохо охопив спалах холери. За десять днів гине 500 людей. Ніхто не розуміє джерела поширення хвороби. У той час вважалося, що хвороба передається через вдихання нездорового повітря. Все змінив лікар Джон Сноу, який став одним із засновників сучасної епідеміології. Він починає опитувати місцевих жителів і наносить на карту всі виявлені випадки захворювання. Статистика показала, що найбільше загиблих було біля водостоку Брод-стріт. Не повітря, а вода, отруєна стічними водами, викликала епідемію.
Сервіс Tectonix показує на прикладі пляжу в Маямі, як натовп людей може вплинути на поширення епідемій. Карта містить мільйони анонімних даних із геолокацією, що надходять зі смартфонів і планшетів.
А тепер уявіть, як швидко поширюється коронавірус по нашій країні після затору в московському метро 15 квітня. Тоді поліція перевіряла цифровий пропуск у кожного, хто спускався в метро.
Навіщо потрібні цифрові перепустки, якщо система не справляється з їх перевіркою? Також є камери спостереження.
За словами Григорія Бакунова, директора з поширення технологій компанії «Яндекс», система розпізнавання облич, яка працює сьогодні, розпізнає 20-30 fps на одному комп'ютері. Коштує близько 10 доларів. При цьому в Москві є 200 камер. Щоб це все працювало в реальному режимі, потрібно встановити близько 20 тисяч комп'ютерів. У міста таких грошей немає.
Водночас 15 березня в Південній Кореї пройшли офлайн-парламентські вибори. Явка за останні шістнадцять років була рекордною – 66%. Чому вони не бояться людних місць?
Південній Кореї вдалося зупинити розвиток епідемії всередині країни. Подібний досвід вони вже мали: у 2015 та 2018 роках, коли в країні були спалахи вірусу MERS. У 2018 році врахували свої помилки трирічної давності. Цього разу влада діяла особливо рішуче і підключила big data.
Рухи пацієнта контролювали за допомогою:
записи з камер спостереження
операції з кредитними картками
Дані GPS з автомобілів громадян
Мобільні телефони
Тим, хто був на карантині, довелося встановити спеціальний додаток, який сповіщав владу про порушників. Можна було побачити всі рухи з точністю до хвилини, а також дізнатися, чи були люди в масках.
Штраф за порушення становив до $2,5 тис. Ця ж програма сповіщає користувача, якщо поруч є заражені люди або скупчення людей. Усе це паралельно з масовим тестуванням. Щодня в країні робили до 20 тестів. Створено 633 центри лише для тестування на коронавірус. Також було 50 станцій на паркінгах, де можна було пройти тест, не виходячи з автомобіля.
Але, як вірно зауважує науковий журналіст і творець наукового порталу N+1 Андрій Коняєв, Пандемія пройде, але особисті дані залишаться. Держава і корпорації зможуть відстежувати поведінку користувачів.
До речі, за останніми даними, коронавірус виявився заразнішим, ніж ми думали. Це офіційне дослідження китайських вчених. Стало відомо, що COVID-19 може передаватися від однієї людини п'яти-шести людям, а не двом-трьом, як вважалося раніше.
Рівень захворюваності на грип становить 1.3. Це означає, що одна хвора людина заражає одну-дві людини. Початковий коефіцієнт зараження коронавірусом – 5.7. Смертність від грипу становить 0.1%, від коронавірусу – 1-3%.
Дані представлені станом на початок квітня. Багато випадків залишаються недіагностованими, тому що людину не тестують на коронавірус або хвороба протікає безсимптомно. Тому на даний момент неможливо зробити висновки про цифри.
Технології машинного навчання найкраще аналізують величезну кількість даних і допомагають не тільки відстежувати пересування, контакти, а й:
діагностувати коронавірус
шукати ліки
шукати вакцину
Багато компаній анонсують готові рішення на основі штучного інтелекту, які будуть автоматично виявляти коронавірус не за аналізом, а, наприклад, за допомогою рентгена або комп’ютерної томографії легенів. Таким чином, лікар відразу починає працювати з найважчими випадками.
Але не кожен штучний інтелект має достатній рівень інтелекту. Наприкінці березня ЗМІ поширили новину про те, що новий алгоритм з точністю до 97% може визначати коронавірус за рентгеном легенів. Однак виявилося, що нейромережа навчилася лише на 50 фотографіях. Це приблизно на 79 фотографій менше, ніж вам потрібно, щоб почати розпізнавати хворобу.
DeepMind, підрозділ материнської компанії Google Alphabet, хоче повністю відтворити білкову структуру вірусу за допомогою ШІ. На початку березня DeepMind заявив, що його вчені прийшли до розуміння структури білків, пов’язаних з COVID-19. Це допоможе зрозуміти, як функціонує вірус, і прискорить пошук ліків.
Що ще почитати по темі:
- Як технології передбачають пандемії
- Ще одна карта коронавірусу в Москві
- Як нейронні мережі відстежують нас?
- Посткоронавірусний світ: чи зіткнемося ми з епідемією тривоги та депресії?
Підпишіться та слідкуйте за нами в Яндекс.Дзен — технології, інновації, економіка, освіта та обмін в одному каналі.