რამდენად დიდი მონაცემები გვეხმარება პანდემიასთან ბრძოლაში

როგორ შეუძლია დიდი მონაცემთა ანალიზმა დაეხმაროს კოროვირუსის დამარცხებას და როგორ შეიძლება მანქანური სწავლების ტექნოლოგიები გვაძლევს უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემების გაანალიზების საშუალებას? ამ კითხვებზე პასუხებს ეძებს ნიკოლაი დუბინინი, Industry 4.0 Youtube არხის წამყვანი.

დიდი მონაცემების ანალიზი ვირუსის გავრცელების თვალყურის დევნებისა და პანდემიის დასამარცხებლად ერთ-ერთი ყველაზე ძლიერი გზაა. 160 წლის წინ მოხდა ამბავი, რომელმაც ნათლად აჩვენა, თუ რამდენად მნიშვნელოვანია მონაცემთა შეგროვება და მათი სწრაფი ანალიზი.

როგორ დაიწყო ეს ყველაფერი? 1854 ლონდონის სოჰოს რაიონში ქოლერის აფეთქება მოხდა. ათ დღეში 500 ადამიანი იღუპება. არავის ესმის დაავადების გავრცელების წყარო. იმ დროს ითვლებოდა, რომ დაავადება არაჯანსაღი ჰაერის ჩასუნთქვის გამო გადადიოდა. ყველაფერი შეცვალა ექიმი ჯონ სნოუ, რომელიც გახდა თანამედროვე ეპიდემიოლოგიის ერთ-ერთი ფუძემდებელი. ის იწყებს ადგილობრივ მოსახლეობას გასაუბრებას და რუკაზე აყენებს დაავადების ყველა გამოვლენილ შემთხვევას. სტატისტიკამ აჩვენა, რომ დაღუპულთა უმეტესობა ბრაუდ სტრიტის სადგამთან იყო. ეპიდემია არა ჰაერმა, არამედ კანალიზაციით მოწამლულმა წყალმა გამოიწვია.

Tectonix-ის სერვისი აჩვენებს, მაიამის პლაჟის მაგალითის გამოყენებით, როგორ შეიძლება ხალხმრავლობამ გავლენა მოახდინოს ეპიდემიის გავრცელებაზე. რუკა შეიცავს მილიონობით ანონიმურ მონაცემს გეოლოკაციით, რომელიც მოდის სმარტფონებიდან და ტაბლეტებიდან.

ახლა წარმოიდგინეთ, რამდენად სწრაფად ვრცელდება კორონავირუსი ჩვენს ქვეყანაში 15 აპრილს მოსკოვის მეტროში საცობის შემდეგ. შემდეგ პოლიციამ შეამოწმა ყველა ადამიანის ციფრული საშვი, ვინც მეტროში ჩავიდა.

რატომ გვჭირდება ციფრული საშვი, თუ სისტემა ვერ უმკლავდება მათ გადამოწმებას? ასევე არის სათვალთვალო კამერები.

Yandex-ის ტექნოლოგიების გავრცელების დირექტორის გრიგორი ბაკუნოვის თქმით, სახის ამოცნობის სისტემა, რომელიც დღეს მუშაობს, ცნობს 20-30 fps ერთ კომპიუტერზე. ღირს დაახლოებით $10. პარალელურად მოსკოვში 200 კამერაა. იმისათვის, რომ ეს ყველაფერი რეალურ რეჟიმში იმუშაოს, საჭიროა დააინსტალიროთ დაახლოებით 20 ათასი კომპიუტერი. ქალაქს ასეთი ფული არ აქვს.

პარალელურად, 15 მარტს სამხრეთ კორეაში ოფლაინ საპარლამენტო არჩევნები გაიმართა. ბოლო თექვსმეტი წლის განმავლობაში აქტივობა რეკორდული იყო - 66%. რატომ არ ეშინიათ ხალხმრავალი ადგილების?

სამხრეთ კორეამ მოახერხა ქვეყნის შიგნით ეპიდემიის განვითარების შებრუნება. მათ უკვე ჰქონდათ მსგავსი გამოცდილება: 2015 და 2018 წლებში, როდესაც ქვეყანაში MERS ვირუსის აფეთქება იყო. 2018 წელს მათ სამი წლის წინანდელი შეცდომები გაითვალისწინეს. ამჯერად ხელისუფლება განსაკუთრებით გადამწყვეტად მოიქცა და დიდი მონაცემები დააკავშირა.

პაციენტის მოძრაობების მონიტორინგი განხორციელდა:

• ჩანაწერები სათვალთვალო კამერებიდან

• საკრედიტო ბარათის ოპერაციები

• GPS მონაცემები მოქალაქეების მანქანებიდან

• მობილური ტელეფონები

კარანტინში მყოფებს სპეციალური აპლიკაციის დაყენება მოუწიათ, რომელიც ხელისუფლებას აფრთხილებდა დამრღვევებს. შესაძლებელი იყო ყველა მოძრაობის დანახვა წუთამდე სიზუსტით და ასევე იმის გარკვევა, ატარებდნენ თუ არა ადამიანებს ნიღბები.

დარღვევისთვის ჯარიმა 2,5 ათას დოლარამდე იყო. იგივე აპლიკაცია აცნობებს მომხმარებელს, არის თუ არა ინფიცირებული ან ხალხის ბრბო იქვე. ეს ყველაფერი მასობრივი ტესტირების პარალელურად ხდება. ქვეყანაში ყოველდღიურად 20-მდე ტესტი კეთდებოდა. შეიქმნა 633 ცენტრი, რომელიც მხოლოდ კორონავირუსის ტესტირებას ეძღვნება. ასევე იყო 50 სადგური ავტოსადგომებზე, სადაც შეგეძლოთ ტესტის გავლა მანქანის დატოვების გარეშე.

მაგრამ, როგორც მეცნიერი ჟურნალისტი და N + 1 სამეცნიერო პორტალის შემქმნელი ანდრეი კონაევი სწორად აღნიშნავს, პანდემია გაივლის, მაგრამ პირადი მონაცემები დარჩება. სახელმწიფო და კორპორაციები შეძლებენ თვალყური ადევნონ მომხმარებლის ქცევას.

სხვათა შორის, ბოლო მონაცემებით, კორონავირუსი იმაზე მეტად გადამდები აღმოჩნდა, ვიდრე გვეგონა. ეს არის ჩინელი მეცნიერების ოფიციალური კვლევა. ცნობილი გახდა, რომ COVID-19 შეიძლება გადაეცეს ერთი ადამიანიდან ხუთ-ექვს ადამიანს და არა ორს ან სამს, როგორც ადრე ფიქრობდნენ.

მონაცემები წარმოდგენილია აპრილის დასაწყისისთვის. ბევრი შემთხვევა დიაგნოზის გარეშე რჩება, რადგან ადამიანს არ უტარდება ტესტირება კორონავირუსზე ან დაავადება უსიმპტომოა. აქედან გამომდინარე, ამ დროისთვის შეუძლებელია ციფრებზე დასკვნების გაკეთება.

მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგიები საუკეთესოა უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემების ანალიზში და ეხმარება არა მხოლოდ მოძრაობების, კონტაქტების თვალყურის დევნებას, არამედ:

• კორონავირუსის დიაგნოსტიკა

• ეძებეთ წამალი

• მოძებნეთ ვაქცინა

ბევრი კომპანია აცხადებს ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე მზა გადაწყვეტილებებს, რომლებიც ავტომატურად აღმოაჩენენ კორონავირუსს არა ანალიზით, არამედ, მაგალითად, ფილტვების რენტგენის ან CT სკანირებით. ამრიგად, ექიმი დაუყოვნებლივ იწყებს მუშაობას ყველაზე სერიოზულ შემთხვევებში.

მაგრამ ყველა ხელოვნურ ინტელექტს არ აქვს საკმარისი ინტელექტი. მარტის ბოლოს მედიაში გავრცელდა ინფორმაცია, რომ ახალ ალგორითმს 97%-მდე სიზუსტით შეუძლია კორონავირუსის დადგენა ფილტვების რენტგენის საშუალებით. თუმცა, აღმოჩნდა, რომ ნერვული ქსელი მხოლოდ 50 ფოტოზე იყო გაწვრთნილი. ეს არის 79-ით ნაკლები ფოტო, ვიდრე საჭიროა დაავადების ამოცნობის დასაწყებად.

DeepMind, Google-ის მშობელი კომპანია Alphabet-ის განყოფილებას, სურს სრულად აღადგინოს ვირუსის ცილის სტრუქტურა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით. მარტის დასაწყისში DeepMind-მა თქვა, რომ მისმა მეცნიერებმა მიაღწიეს COVID-19-თან დაკავშირებული ცილების სტრუქტურის გაგებას. ეს ხელს შეუწყობს იმის გაგებას, თუ როგორ ფუნქციონირებს ვირუსი და დააჩქარებს განკურნების ძიებას.

გამოიწერეთ და მოგვყევით Yandex.Zen-ზე — ტექნოლოგია, ინოვაცია, ეკონომიკა, განათლება და გაზიარება ერთ არხზე.