Uchambuzi wa Data Kubwa unawezaje kusaidia kushinda virusi vya corona na jinsi gani teknolojia za kujifunza kwa mashine zinaweza kuturuhusu kuchanganua kiasi kikubwa cha data? Majibu ya maswali haya yanatafutwa na Nikolai Dubinin, mwenyeji wa chaneli ya Youtube ya Industry 4.0.
Uchambuzi mkubwa wa data ni mojawapo ya njia zenye nguvu zaidi za kufuatilia kuenea kwa virusi na kushinda janga hili. Miaka 160 iliyopita, hadithi ilitokea ambayo ilionyesha wazi jinsi ilivyo muhimu kukusanya data na kuichambua haraka.
Ramani ya kuenea kwa coronavirus huko Moscow na mkoa wa Moscow.
Yote ilianzaje? 1854 eneo la Soho la London lilikumbwa na mlipuko wa kipindupindu. Watu 500 hufa ndani ya siku kumi. Hakuna anayeelewa chanzo cha kuenea kwa ugonjwa huo. Wakati huo, iliaminika kuwa ugonjwa huo uliambukizwa kutokana na kuvuta hewa isiyofaa. Kila kitu kilibadilika daktari John Snow, ambaye alikua mmoja wa waanzilishi wa ugonjwa wa kisasa wa magonjwa. Anaanza kuhoji wakazi wa eneo hilo na kuweka matukio yote yaliyotambuliwa ya ugonjwa huo kwenye ramani. Takwimu zilionyesha kuwa wengi wa waliokufa walikuwa karibu na bomba la barabara kuu la Broad Street. Sio hewa, lakini maji yenye sumu ya maji taka yalisababisha janga hilo.
Huduma ya Tectonix inaonyesha, kwa kutumia mfano wa ufuo wa Miami, jinsi umati wa watu unavyoweza kuathiri kuenea kwa magonjwa ya mlipuko. Ramani ina mamilioni ya vipande vya data isiyojulikana na eneo la mahali kutoka kwa simu mahiri na kompyuta kibao.
Sasa fikiria jinsi coronavirus inavyoenea kwa kasi katika nchi yetu baada ya msongamano wa magari katika metro ya Moscow mnamo Aprili 15. Kisha polisi wakaangalia pasi ya kidijitali ya kila mtu aliyeshuka kwenye treni ya chini ya ardhi.
Kwa nini tunahitaji pasi za kidijitali ikiwa mfumo hauwezi kukabiliana na uthibitishaji wao? Pia kuna kamera za uchunguzi.
Kulingana na Grigory Bakunov, mkurugenzi wa usambazaji wa teknolojia huko Yandex, mfumo wa utambuzi wa uso unaofanya kazi leo unatambua 20.-30 ramprogrammen kwenye kompyuta moja. Inagharimu karibu $ 10. Wakati huo huo, kuna kamera 200 huko Moscow. Ili kuifanya yote ifanye kazi katika hali halisi, unahitaji kusanikisha takriban kompyuta elfu 20. Jiji halina pesa kama hizo.
Wakati huo huo, Machi 15, uchaguzi wa bunge nje ya mtandao ulifanyika nchini Korea Kusini. Waliojitokeza katika kipindi cha miaka kumi na sita iliyopita walikuwa rekodi - 66%. Kwa nini hawaogopi maeneo yenye watu wengi?
Korea Kusini imeweza kurudisha nyuma maendeleo ya janga hilo ndani ya nchi. Tayari walikuwa na uzoefu kama huo: mnamo 2015 na 2018, wakati kulikuwa na milipuko ya virusi vya MERS nchini. Mnamo 2018, walizingatia makosa yao ya miaka mitatu iliyopita. Wakati huu, mamlaka ilichukua hatua madhubuti na kuunganisha data kubwa.
Mienendo ya mgonjwa ilifuatiliwa kwa kutumia:
rekodi kutoka kwa kamera za uchunguzi
shughuli za kadi ya mkopo
Data ya GPS kutoka kwa magari ya wananchi
Simu za mkononi
Wale ambao walikuwa kwenye karantini walilazimika kufunga programu maalum ambayo ilitahadharisha mamlaka kwa wanaokiuka sheria. Iliwezekana kuona harakati zote kwa usahihi wa hadi dakika, na pia kujua ikiwa watu walikuwa wamevaa vinyago.
Faini ya ukiukaji ilikuwa hadi $ 2,5 elfu. Programu hiyo hiyo inaarifu mtumiaji ikiwa kuna watu walioambukizwa au umati wa watu karibu. Yote hii ni sambamba na kupima wingi. Hadi majaribio 20 yalifanyika nchini kila siku. Vituo 633 vilivyojitolea tu kwa upimaji wa coronavirus vimeanzishwa. Pia kulikuwa na vituo 50 katika maeneo ya kuegesha magari ambapo unaweza kufanya mtihani bila kuacha gari lako.
Lakini, kama mwandishi wa habari wa sayansi na muundaji wa tovuti ya sayansi ya N + 1 Andrey Konyaev anavyosema kwa usahihi, Janga hilo litapita, lakini data ya kibinafsi itabaki. Serikali na mashirika yataweza kufuatilia tabia ya mtumiaji.
Kwa njia, kulingana na data ya hivi karibuni, coronavirus iligeuka kuwa ya kuambukiza zaidi kuliko tulivyofikiria. Huu ni utafiti rasmi wa wanasayansi wa China. Ilijulikana kuwa COVID-19 inaweza kuambukizwa kutoka kwa mtu mmoja hadi watu watano au sita, na sio wawili au watatu, kama ilivyodhaniwa hapo awali.
Kiwango cha maambukizi ya mafua ni 1.3. Hii ina maana kwamba mgonjwa mmoja anaambukiza mtu mmoja au wawili. Mgawo wa awali wa kuambukizwa na coronavirus ni 5.7. Vifo kutokana na mafua ni 0.1%, kutoka kwa coronavirus - 1-3%.
Takwimu zinawasilishwa mwanzoni mwa Aprili. Kesi nyingi huwa hazitambuliki kwa sababu mtu hajapimwa virusi vya corona au ugonjwa huo hauna dalili. Kwa hiyo, kwa sasa haiwezekani kuteka hitimisho kuhusu namba.
Teknolojia za kujifunza mashine ndizo bora zaidi katika kuchambua idadi kubwa ya data na kusaidia sio tu kufuatilia mienendo, anwani, lakini pia:
kugundua coronavirus
tafuta dawa
tafuta chanjo
Makampuni mengi yanatangaza ufumbuzi tayari kulingana na akili ya bandia, ambayo itatambua moja kwa moja coronavirus si kwa uchambuzi, lakini, kwa mfano, kwa X-ray au CT scan ya mapafu. Kwa hivyo, daktari huanza kufanya kazi mara moja na kesi mbaya zaidi.
Lakini si kila akili ya bandia ina akili ya kutosha. Mwisho wa Machi, vyombo vya habari vilieneza habari kwamba algorithm mpya yenye usahihi wa hadi 97% inaweza kuamua coronavirus kwa X-ray ya mapafu. Walakini, iliibuka kuwa mtandao wa neva ulifundishwa kwa picha 50 tu. Hiyo ni takriban picha 79 chache kuliko unahitaji kuanza kutambua ugonjwa huo.
DeepMind, kitengo cha kampuni mama ya Google Alphabet, inataka kuunda upya muundo wa protini ya virusi kwa kutumia AI. Mapema Machi, DeepMind ilisema wanasayansi wake walikuwa wameelewa muundo wa protini zinazohusiana na COVID-19. Hii itasaidia kuelewa jinsi virusi inavyofanya kazi na kuharakisha utafutaji wa tiba.
Nini kingine cha kusoma kwenye mada:
- Jinsi Teknolojia Inavyotabiri Magonjwa ya Mlipuko
- Ramani nyingine ya coronavirus huko Moscow
- Je, mitandao ya neural inatufuatiliaje?
- Ulimwengu wa baada ya coronavirus: Je, tutakabiliana na janga la wasiwasi na unyogovu?
Jisajili na utufuate kwenye Yandex.Zen - teknolojia, uvumbuzi, uchumi, elimu na kushiriki katika kituo kimoja.