Big Data анализи кантип коронавирусту жеңүүгө жардам берет жана машинаны үйрөнүү технологиялары бизге чоң көлөмдөгү маалыматтарды анализдөөгө кантип мүмкүндүк берет? Бул суроолорго жоопту Индустрия 4.0 Youtube каналынын алып баруучусу Николай Дубинин издеп жатат.
Чоң маалыматтарды талдоо вирустун жайылышын көзөмөлдөөнүн жана пандемияны жеңүүнүн эң күчтүү жолдорунун бири. 160 жыл мурун, маалыматтарды чогултуу жана аны тез талдоо канчалык маанилүү экенин ачык көрсөткөн окуя болгон.
Москва жана Москва облусунда коронавирустун жайылуу картасы.
Кандайча башталган? 1854-жылы Лондондун Сохо аймагы холера оорусуна кабылган. Он күндүн ичинде 500 адам өлөт. Оорунун жайылышынын булагын эч ким түшүнбөйт. Ал кезде бул оору зыяндуу абаны жуткандыктан жугат деп эсептелген. Заманбап эпидемиологиянын негиздөөчүлөрүнүн бири болгон доктор Джон Сноу бардыгын өзгөрттү. Ал жергиликтүү тургундар менен маек куруп, оорунун бардык аныкталган учурларын картага түшүрүп баштайт. Статистика көрсөткөндөй, өлгөндөрдүн көбү Брид-стриттин трубасынын жанында болгон. Аба эмес, саркынды сууга ууланган суу эпидемияга себеп болгон.
Tectonix кызматы Майамидеги пляждын мисалын колдонуп, эл эпидемиялардын жайылышына кандай таасир эте аларын көрсөтөт. Карта смартфондордон жана планшеттерден келген геолокациясы бар миллиондогон анонимдүү маалыматтарды камтыйт.
Эми элестетип көрүңүзчү, 15-апрелде Москванын метросунда тыгындан кийин коронавирус өлкөбүзгө канчалык тез жайылып жатат. Андан соң полиция метрого түшкөн ар бир адамдын санариптик өтмөгүн текшерди.
Система аларды текшерүүгө туруштук бере албаса, эмне үчүн бизге санариптик өтмөктөр керек? Көзөмөл камералары да бар.
Яндекстин технологияларды жайылтуу боюнча директору Григорий Бакуновдун айтымында, бүгүнкү күндө иштеп жаткан жүзүн таануу системасы 20 адамды тааныйт.Бир компьютерде -30 кадр/сек. Бул болжол менен $ 10 турат. Ошол эле учурда Москвада 200 камера бар. Мунун бардыгы реалдуу режимде иштеши үчүн 20 миңге жакын компьютерди орнотуу керек. Шаарда андай акча жок.
Ошол эле учурда 15-мартта Түштүк Кореяда оффлайн режиминде парламенттик шайлоо өттү. Акыркы он алты жылдагы шайлоочулардын катышуусу рекорддук көрсөткүч болду – 66%. Эмне үчүн эл көп чогулган жерлерден коркпойт?
Түштүк Корея өлкө ичинде эпидемиянын өнүгүшүн артка кайтара алды. Алар буга чейин да ушундай эле тажрыйбага ээ болгон: 2015 жана 2018-жылдары өлкөдө MERS вирусу чыккан. 2018-жылы үч жыл мурунку каталарын эске алышты. Бул жолу бийлик өзгөчө чечкиндүү аракет кылып, чоң маалыматтарды бириктирди.
Пациенттин кыймылы төмөндөгүлөр аркылуу көзөмөлдөнөт:
байкоо камераларынан алынган жазуулар
кредиттик карта операциялары
Жарандардын унааларынан GPS маалыматтары
Батирлер
Карантинде болгондор тартип бузгандарга бийликти эскерткен атайын тиркемени орнотуусу керек болчу. Бардык кыймылдарды бир мүнөткө чейинки тактык менен көрүүгө, ошондой эле адамдардын беткап кийип жүргөнүн билүүгө мүмкүн болду.
Эреже бузуу үчүн айып 2,5 миң долларга чейин болгон. Ошол эле тиркеме жакын жерде инфекция жуккан адамдар же көп адамдар бар болсо, колдонуучуга кабарлайт. Мунун баары массалык тестирлөө менен катарлаш. Өлкөдө күнүнө 20га чейин текшерүү жүргүзүлдү. Коронавируска тестирлөө үчүн гана арналган 633 борбор түзүлдү. Ошондой эле унаа токтотуучу жайларда 50 бекет бар болчу, анда унаадан чыкпай эле тест тапшыра аласыңар.
Бирок, илимий журналист жана N+1 илимий порталынын жаратуучусу Андрей Коняев туура белгилегендей, Пандемия өтөт, бирок жеке маалыматтар кала берет. Мамлекет жана корпорациялар колдонуучулардын жүрүм-турумун көзөмөлдөй алышат.
Айтмакчы, акыркы маалыматтар боюнча, коронавирус биз ойлогондон да жугуштуу болуп чыкты. Бул кытай окумуштууларынын расмий изилдөөсү. COVID-19 мурда ойлогондой эки же үч эмес, бир адамдан беш же алты кишиге жугушу мүмкүн экени белгилүү болду.
Сасык тумоого чалдыккандардын көрсөткүчү 1.3. Бул бир оорулуу адам бир же эки адамга жугат дегенди билдирет. Коронавирусту жуктуруунун алгачкы коэффициенти 5.7. Сасык тумоодон өлүм 0.1%, коронавирустан 1-3% түзөт.
Маалыматтар апрель айынын башына карата берилген. Көптөгөн учурлар аныкталбай калат, анткени адам коронавируска текшерилбейт же оору симптомсуз. Ошондуктан, учурда сандар боюнча жыйынтык чыгаруу мүмкүн эмес.
Машина үйрөнүү технологиялары чоң көлөмдөгү маалыматтарды талдоодо эң мыкты жана кыймылдарды, байланыштарды гана эмес, ошондой эле:
коронавирус диагнозу
дары изде
вакцина изде
Көптөгөн компаниялар жасалма интеллектке негизделген даяр чечимдерди жарыялашат, алар коронавирусту автоматтык түрдө анализдөө менен эмес, мисалы, өпкөнүн рентген же КТ аркылуу аныктайт. Ошентип, дарыгер абдан оор учурларда дароо иштей баштайт.
Бирок ар бир жасалма интеллект жетиштүү интеллектке ээ эмес. Марттын аягында ЖМКлар 97% тактыктагы жаңы алгоритм өпкөнүн рентген нурлары аркылуу коронавирусту аныктай алат деген кабарды тараткан. Бирок нейрондук тармак болгону 50 сүрөткө үйрөтүлгөнү белгилүү болду. Бул ооруну таанып баштоо үчүн керек болгон сүрөттөрдөн болжол менен 79га аз.
Google'дун негизги Alphabet компаниясынын бөлүмү болгон DeepMind AI аркылуу вирустун белок структурасын толугу менен кайра жаратууну каалайт. Март айынын башында DeepMind анын окумуштуулары COVID-19 менен байланышкан протеиндердин түзүлүшүн түшүнүшкөнүн айтты. Бул вирустун кантип иштешин түшүнүүгө жана айыктырууну издөөнү тездетүүгө жардам берет.
Тема боюнча дагы эмнени окуу керек:
- Технология пандемияны кантип алдын ала айтат
- Москвадагы дагы бир коронавирус картасы
- Нейрондук тармактар бизди кантип көзөмөлдөйт?
- Коронавирустан кийинки дүйнө: Биз тынчсыздануу жана депрессия эпидемиясына туш болобузбу?
Яндекс.Зенге жазылыңыз жана бизди ээрчиңиз — технология, инновация, экономика, билим берүү жана бир каналда бөлүшүү.