ビッグデータがパンデミックとの闘いにどのように役立つか

ビッグデータ分析はコロナウイルスを打ち負かすのにどのように役立ち、機械学習技術はどのようにして膨大な量のデータを分析できるようにするのでしょうか? インダストリー 4.0 Youtube チャンネルのホストである Nikolai Dubinin は、これらの質問に対する回答を求めています。

ビッグデータ分析は、ウイルスの拡散を追跡し、パンデミックを打ち負かすための最も強力な方法の 160 つです。 XNUMX 年前、データを収集して迅速に分析することがいかに重要であるかを明確に示した話がありました。

それはどのように始まりましたか？ 1854年、ロンドンのソーホー地区でコレラが発生。 500日間でXNUMX人が死亡。 病気の蔓延の原因は誰にもわかりません。 当時、病気は不健康な空気を吸い込むことで伝染すると考えられていました。 現代疫学の創始者の XNUMX 人となったジョン スノー医師は、すべてが変わりました。 彼は地元住民へのインタビューを開始し、特定されたすべての病気の症例を地図に載せました。 統計によると、死者のほとんどはブロード ストリートのスタンドパイプの近くにいた。 空気ではなく、下水によって汚染された水が流行を引き起こしました。

Tectonix のサービスは、マイアミのビーチの例を使用して、群衆が伝染病の蔓延にどのように影響するかを示しています。 マップには、スマートフォンやタブレットからの地理位置情報を含む何百万もの匿名データが含まれています。

15月XNUMX日にモスクワの地下鉄で交通渋滞が発生した後、コロナウイルスが我が国全体にどれほど急速に広がっているか想像してみてください。その後、警察は地下鉄に降りたすべての人のデジタルパスをチェックしました。

システムが検証に対応できないのに、なぜデジタルパスが必要なのですか? 監視カメラもあります。

Yandex の技術普及担当ディレクターである Grigory Bakunov 氏によると、現在稼働している顔認識システムは 20 人を認識します。30 台のコンピューターで -10 fps。 約200ドルかかります。 同時に、モスクワには 20 台のカメラがあります。 すべてをリアル モードで動作させるには、約 XNUMX 万台のコンピューターをインストールする必要があります。 市にそんなお金はありません。

同時に、15 月 66 日に韓国でオフライン議会選挙が行われました。 過去 XNUMX 年間の投票率は過去最高の XNUMX% でした。 人混みを恐れないのはなぜですか。

韓国は、国内での流行の進行を逆転させることに成功しました。 彼らはすでに同様の経験をしています.2015年と2018年に、国内でMERSウイルスが発生したときです. 2018 年、彼らは XNUMX 年前の過ちを考慮に入れました。 今回、当局は特に断固として行動し、ビッグデータを接続しました。

患者の動きは、以下を使用して監視されました。

• 監視カメラの録画

• クレジットカード取引

• 市民の車からの GPS データ

• 携帯電話

隔離された人々は、違反者を当局に警告する特別なアプリケーションをインストールする必要がありました。 すべての動きを最大 XNUMX 分の精度で見ることができ、人々がマスクを着用しているかどうかを確認することもできました。

違反に対する罰金は最大2,5千ドルでした。 近くに感染者や大勢の人がいる場合、同じアプリケーションがユーザーに通知します。 これはすべて、大規模なテストと並行しています。 国内では毎日最大20件の検査が行われました。 コロナウイルス検査専用の633のセンターが設置されました。 車を降りずに受験できる駐車場も50台ありました。

しかし、科学ジャーナリストであり、N + 1 科学ポータルの作成者である Andrey Konyaev が正しく指摘しているように、 パンデミックは過ぎ去りますが、個人データは残ります。 州と企業は、ユーザーの行動を追跡できるようになります。

ところで、最新のデータによると、コロナウイルスは私たちが思っていたよりも感染力が強いことが判明しました。 これは中国の科学者による公式の研究です。 COVID-19 は、これまで考えられていた XNUMX 人または XNUMX 人ではなく、XNUMX 人から XNUMX 人または XNUMX 人に感染する可能性があることが判明しました。

XNUMX月上旬時点のデータです。 多くの場合、コロナウイルスの検査を受けていないか、病気が無症候性であるため、診断されません。 したがって、現時点では数字について結論を出すことは不可能です。

機械学習テクノロジーは、膨大な量のデータを分析するのに最適であり、動きや接触を追跡するだけでなく、次のことも支援します。

• コロナウイルスを診断する

• 薬を探す

• ワクチンを探す

多くの企業は、人工知能に基づく既製のソリューションを発表しています。これは、分析ではなく、たとえば肺の X 線や CT スキャンによってコロナウイルスを自動的に検出します。 したがって、医師は最も深刻なケースですぐに作業を開始します。

しかし、すべての人工知能が十分な知性を備えているわけではありません。 97月末、メディアは、最大XNUMX％の精度を持つ新しいアルゴリズムが肺のX線によってコロナウイルスを決定できるというニュースを広めました. しかし、ニューラル ネットワークは 50 枚の写真だけでトレーニングされたことが判明しました。 これは、病気を認識し始めるのに必要な写真よりも約 79 枚少ない写真です。

Google の親会社である Alphabet の一部門である DeepMind は、AI を使用してウイルスのタンパク質構造を完全に再現したいと考えています。 19月初旬、DeepMind は、科学者が COVID-XNUMX に関連するタンパク質の構造を理解したと述べました。 これは、ウイルスがどのように機能するかを理解し、治療法の検索をスピードアップするのに役立ちます.

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