Büyük Veri analizi, koronavirüsü yenmeye nasıl yardımcı olabilir ve makine öğrenimi teknolojileri çok büyük miktarda veriyi analiz etmemize nasıl izin verebilir? Bu soruların yanıtları, Endüstri 4.0 Youtube kanalının sunucusu Nikolai Dubinin tarafından aranıyor.
Büyük veri analizi, virüsün yayılmasını izlemenin ve pandemiyi yenmenin en güçlü yollarından biridir. 160 yıl önce, veri toplamanın ve hızlı bir şekilde analiz etmenin ne kadar önemli olduğunu açıkça gösteren bir hikaye yaşandı.
Moskova ve Moskova bölgesinde koronavirüsün yayılma haritası.
Her şey nasıl başladı? 1854 Londra'nın Soho bölgesi bir kolera salgını tarafından vurulur. On günde 500 kişi ölüyor. Kimse hastalığın yayılmasının kaynağını anlamıyor. O zamanlar hastalığın sağlıksız havanın solunması nedeniyle bulaştığına inanılıyordu. Her şey modern epidemiyolojinin kurucularından biri olan doktor John Snow'u değiştirdi. Yerel sakinlerle görüşmeye başlar ve tanımlanmış tüm hastalık vakalarını haritaya koyar. İstatistikler, ölülerin çoğunun Broad Street dikey borusunun yakınında olduğunu gösterdi. Salgına hava değil, kanalizasyondan zehirlenen su neden oldu.
Tectonix'in hizmeti, Miami'deki bir plaj örneğini kullanarak kalabalığın salgın hastalıkların yayılmasını nasıl etkileyebileceğini gösteriyor. Harita, akıllı telefonlardan ve tabletlerden gelen coğrafi konumla birlikte milyonlarca parça anonim veri içerir.
Şimdi 15 Nisan'da Moskova metrosunda yaşanan trafik sıkışıklığının ardından koronavirüsün ülkemizde ne kadar hızlı yayıldığını bir düşünün. Ardından polis metroya inen herkesin dijital geçişini kontrol etti.
Sistem doğrulama ile baş edemiyorsa neden dijital geçişlere ihtiyacımız var? Güvenlik kameraları da var.
Yandex'in teknoloji yayma direktörü Grigory Bakunov'a göre, bugün çalışan yüz tanıma sistemi 20 kişiyi tanıyor.Tek bir bilgisayarda -30 fps. Yaklaşık 10 dolar tutuyor. Aynı zamanda Moskova'da 200 kamera var. Hepsinin gerçek modda çalışması için yaklaşık 20 bin bilgisayar kurmanız gerekiyor. Belediyenin o kadar parası yok.
Aynı zamanda 15 Mart'ta Güney Kore'de çevrimdışı parlamento seçimleri yapıldı. Son on altı yılda katılım bir rekordu -% 66. Kalabalık yerlerden neden korkmazlar?
Güney Kore, salgının ülke içindeki gelişimini tersine çevirmeyi başardı. Zaten benzer bir deneyim yaşadılar: 2015 ve 2018'de, ülkede MERS virüsü salgınları olduğunda. 2018'de üç yıl önceki hatalarını hesaba kattılar. Bu sefer yetkililer özellikle kararlı davrandılar ve büyük veriyi birbirine bağladılar.
Hasta hareketleri aşağıdakiler kullanılarak izlendi:
güvenlik kameralarından kayıtlar
kredi kartı işlemleri
Vatandaşların arabalarından GPS verileri
Cep telefonları
Karantinada olanlar, yetkilileri ihlal edenlere karşı uyaran özel bir uygulama yüklemek zorunda kaldı. Tüm hareketleri bir dakikaya kadar doğrulukla görmek ve ayrıca insanların maske takıp takmadıklarını öğrenmek mümkün oldu.
İhlal cezası 2,5 bin dolara kadar çıktı. Aynı uygulama, yakınlarda virüs bulaşmış kişiler veya kalabalık bir insan varsa kullanıcıyı bilgilendirir. Bütün bunlar toplu testlerle paraleldir. Ülkede her gün 20 kadar test yapıldı. Sadece koronavirüs testi için ayrılmış 633 merkez kuruldu. Ayrıca otoparklarda aracınızdan inmeden sınava girebileceğiniz 50 adet istasyon bulunmaktadır.
Ancak, bilim muhabiri ve N + 1 bilim portalının yaratıcısı Andrey Konyaev'in doğru bir şekilde belirttiği gibi, Pandemi geçecek ama kişisel veriler kalacak. Devlet ve şirketler kullanıcı davranışlarını takip edebilecek.
Bu arada son verilere göre koronavirüsün düşündüğümüzden daha bulaşıcı olduğu ortaya çıktı. Bu, Çinli bilim adamları tarafından yapılan resmi bir çalışmadır. COVID-19'un daha önce sanıldığı gibi bir kişiden iki veya üç kişiye değil, beş veya altı kişiye bulaşabileceği öğrenildi.
Grip bulaşma oranı 1.3'tür. Bu, bir hasta kişinin bir veya iki kişiye bulaştırması anlamına gelir. Koronavirüs ile ilk enfeksiyon katsayısı 5.7'dir. İnfluenzadan ölüm oranı %0.1, koronavirüsten ölüm oranı ise %1-3'tür.
Veriler Nisan ayı başı itibariyle sunulmuştur. Kişiye koronavirüs testi yapılmadığı veya hastalık asemptomatik olduğu için birçok vaka teşhis edilemiyor. Bu nedenle, şu anda sayılar hakkında sonuç çıkarmak mümkün değil.
Makine öğrenimi teknolojileri, büyük miktarda veriyi analiz etmede en iyisidir ve yalnızca hareketlerin, kişilerin izlenmesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda:
koronavirüsü teşhis etmek
ilaç ara
aşı aramak
Birçok şirket, koronavirüsü analiz yoluyla değil, örneğin akciğerlerin X-ışını veya CT taraması ile otomatik olarak tespit edecek yapay zekaya dayalı hazır çözümleri duyurur. Böylece doktor en ciddi vakalarla hemen çalışmaya başlar.
Ama her yapay zeka yeterli zekaya sahip değil. Mart ayının sonunda medya, %97'ye varan doğruluk oranına sahip yeni bir algoritmanın akciğer röntgeni ile koronavirüsü belirleyebileceği haberini yaydı. Ancak sinir ağının sadece 50 fotoğraf üzerinde eğitildiği ortaya çıktı. Bu, hastalığı tanımaya başlamanız için gerekenden yaklaşık 79 daha az fotoğraf demektir.
Google'ın ana şirketi Alphabet'in bir bölümü olan DeepMind, AI kullanarak bir virüsün protein yapısını tamamen yeniden oluşturmak istiyor. Mart ayı başlarında DeepMind, bilim adamlarının COVID-19 ile ilişkili proteinlerin yapısını anladığını söyledi. Bu, virüsün nasıl çalıştığını anlamaya ve tedavi arayışını hızlandırmaya yardımcı olacaktır.
Konuyla ilgili başka neler okunabilir:
- Teknoloji Pandemileri Nasıl Tahmin Eder?
- Moskova'da başka bir koronavirüs haritası
- Sinir ağları bizi nasıl takip ediyor?
- Koronavirüs sonrası dünya: Bir endişe ve depresyon salgınıyla mı karşılaşacağız?
Abone olun ve bizi Yandex.Zen'de takip edin — teknoloji, yenilik, ekonomi, eğitim ve paylaşım tek kanalda.