Sa unsang paagi ang pag-analisar sa Big Data makatabang sa pagpildi sa coronavirus ug kung giunsa ang mga teknolohiya sa pagkat-on sa makina nagtugot kanamo sa pag-analisar sa daghang mga datos? Ang mga tubag niini nga mga pangutana gipangita ni Nikolai Dubinin, host sa Industry 4.0 Youtube channel.
Ang pag-analisa sa dagkong datos usa sa labing kusgan nga paagi aron masubay ang pagkaylap sa virus ug mapildi ang pandemya. 160 ka tuig ang milabay, usa ka istorya ang nahitabo nga tin-aw nga nagpakita kung unsa ka hinungdanon ang pagkolekta sa datos ug dali nga pag-analisar niini.
Mapa sa pagkaylap sa coronavirus sa Moscow ug sa rehiyon sa Moscow.
Giunsa kini tanan? 1854 Ang lugar sa Soho sa London naigo sa usa ka pagbuto sa kolera. 500 ka tawo ang nangamatay sa napulo ka adlaw. Walay nakasabut sa tinubdan sa pagkaylap sa sakit. Niadtong panahona, gituohan nga napasa ang maong sakit tungod sa paglanghap sa dili maayo nga hangin. Ang tanan nakapausab sa doktor nga si John Snow, nga nahimong usa sa mga magtutukod sa modernong epidemiology. Nagsugod siya sa pag-interbyu sa mga lokal nga residente ug gibutang ang tanan nga nahibal-an nga mga kaso sa sakit sa mapa. Gipakita sa estadistika nga kadaghanan sa mga patay duol sa Broad Street standpipe. Dili hangin, apan ang tubig nga hiloan sa hugaw maoy hinungdan sa epidemya.
Ang serbisyo sa Tectonix nagpakita, gamit ang panig-ingnan sa usa ka baybayon sa Miami, kung giunsa ang epekto sa mga tawo sa pagkaylap sa mga epidemya. Ang mapa adunay milyon-milyon nga mga piraso sa wala mailhi nga datos nga adunay geolocation nga gikan sa mga smartphone ug tablet.
Karon hunahunaa kung unsa ka paspas ang pagkaylap sa coronavirus sa atong nasud pagkahuman sa usa ka trapiko sa metro sa Moscow kaniadtong Abril 15. Unya gisusi sa pulisya ang digital pass sa matag tawo nga nanaog sa subway.
Ngano nga kinahanglan naton ang mga digital pass kung ang sistema dili makasagubang sa ilang pag-verify? Adunay usab mga surveillance camera.
Sumala ni Grigory Bakunov, direktor sa teknolohiya sa pagsabwag sa Yandex, ang sistema sa pag-ila sa nawong nga naglihok karon nag-ila sa 20-30 fps sa usa ka computer. Nagkantidad kini og mga $10. Sa samang higayon, adunay 200 ka mga kamera sa Moscow. Aron mahimo kining tanan nga magtrabaho sa tinuod nga mode, kinahanglan nimo nga i-install ang mga 20 ka libo nga mga kompyuter. Ang siyudad walay ingon niana nga salapi.
Sa samang higayon, niadtong Marso 15, ang offline parliamentary nga eleksyon gipahigayon sa South Korea. Ang turnout sa miaging napulog unom ka tuig usa ka rekord - 66%. Ngano nga dili sila mahadlok sa daghang mga lugar?
Ang South Korea nakahimo sa pagbag-o sa pag-uswag sa epidemya sa sulod sa nasud. Naa na silay susamang kasinatian: niadtong 2015 ug 2018, dihang adunay mga outbreak sa MERS virus sa nasud. Sa 2018, ilang gikonsiderar ang ilang mga kasaypanan tulo ka tuig na ang milabay. Niining higayona, ang mga awtoridad milihok labi na nga mahukmanon ug konektado sa dagkong datos.
Ang mga paglihok sa pasyente gibantayan gamit ang:
mga rekording gikan sa mga surveillance camera
mga transaksyon sa credit card
GPS data gikan sa mga sakyanan sa mga lungsoranon
Mga cellphone
Kadtong naa sa quarantine kinahanglan nga mag-install usa ka espesyal nga aplikasyon nga nagpahibalo sa mga awtoridad sa mga malapason. Posible nga makita ang tanan nga mga lihok nga adunay katukma hangtod sa usa ka minuto, ug aron mahibal-an usab kung ang mga tawo nagsul-ob og maskara.
Ang multa sa paglapas hangtod sa $ 2,5 ka libo. Ang parehas nga aplikasyon nagpahibalo sa tiggamit kung adunay mga nataptan nga mga tawo o daghang mga tawo sa duol. Kining tanan susama sa mass testing. Moabot sa 20 ka mga pagsulay ang gihimo sa nasud kada adlaw. 633 ka mga sentro nga gipahinungod lamang sa pagsulay sa coronavirus ang na-set up. Adunay usab 50 ka mga estasyon sa mga parkinganan diin mahimo nimong makuha ang pagsulay nga dili mobiya sa imong awto.
Apan, ingon nga ang tigbalita sa siyensya ug tiglalang sa N + 1 nga portal sa siyensya nga si Andrey Konyaev husto nga nag-ingon, Ang pandemya molabay, apan ang personal nga datos magpabilin. Ang estado ug mga korporasyon makahimo sa pagsubay sa pamatasan sa tiggamit.
Pinaagi sa dalan, sumala sa pinakabag-o nga datos, ang coronavirus nahimo nga labi ka makatakod kaysa sa among gihunahuna. Kini usa ka opisyal nga pagtuon sa mga siyentipiko sa China. Nasayran nga ang COVID-19 mahimong mapasa gikan sa usa ka tawo ngadto sa lima o unom ka tawo, ug dili duha o tulo, sama sa gihunahuna kaniadto.
Ang rate sa impeksyon sa trangkaso 1.3. Kini nagpasabot nga ang usa ka masakiton nga tawo makatakod sa usa o duha ka tawo. Ang inisyal nga coefficient sa impeksyon sa coronavirus mao ang 5.7. Ang pagkamatay gikan sa trangkaso 0.1%, gikan sa coronavirus - 1-3%.
Ang datos gipresentar sa sinugdanan sa Abril. Daghang mga kaso ang wala madayagnos tungod kay ang tawo wala gisulayan alang sa coronavirus o ang sakit asymptomatic. Busa, sa pagkakaron imposible ang paghimog mga konklusyon bahin sa mga numero.
Ang mga teknolohiya sa pagkat-on sa makina mao ang labing kaayo sa pag-analisar sa daghang mga datos ug makatabang dili lamang sa pagsubay sa mga paglihok, mga kontak, apan usab:
pag-diagnose sa coronavirus
pangitag tambal
mangita ug bakuna
Daghang mga kompanya ang nagpahibalo sa mga andam nga solusyon base sa artipisyal nga paniktik, nga awtomatiko nga makit-an ang coronavirus dili pinaagi sa pag-analisar, apan, pananglitan, pinaagi sa X-ray o CT scan sa mga baga. Sa ingon, ang doktor nagsugod dayon sa pagtrabaho sa labing grabe nga mga kaso.
Apan dili tanang artificial intelligence adunay igong salabutan. Sa katapusan sa Marso, gipakaylap sa media ang balita nga ang usa ka bag-ong algorithm nga adunay katukma hangtod sa 97% mahimong mahibal-an ang coronavirus pinaagi sa X-ray sa mga baga. Bisan pa, nahibal-an nga ang neural network gibansay sa 50 ra nga mga litrato. Kana mahitungod sa 79 nga mas gamay nga mga litrato kay sa imong gikinahanglan aron makasugod sa pag-ila sa sakit.
Ang DeepMind, usa ka dibisyon sa ginikanan nga kompanya sa Google nga Alphabet, gusto nga hingpit nga himuon pag-usab ang istruktura sa protina sa usa ka virus gamit ang AI. Sa sayong bahin sa Marso, giingon sa DeepMind nga ang mga siyentista niini nakasabut sa istruktura sa mga protina nga adunay kalabotan sa COVID-19. Makatabang kini nga masabtan kung giunsa ang paglihok sa virus ug pagpadali sa pagpangita alang sa usa ka tambal.
Unsa pa ang basahon sa hilisgutan:
- Giunsa Pagtagna sa Teknolohiya ang Pandemic
- Laing mapa sa coronavirus sa Moscow
- Giunsa kita pagsubay sa mga neural network?
- Ang kalibutan sa post-coronavirus: Mag-atubang ba kita sa usa ka epidemya sa kabalaka ug depresyon?
Mag-subscribe ug sundan kami sa Yandex.Zen — teknolohiya, kabag-ohan, ekonomiya, edukasyon ug pagpaambit sa usa ka channel.