Үлкен деректерді талдау коронавирусты жеңуге қалай көмектеседі және машиналық оқыту технологиялары бізге деректерді үлкен көлемде талдауға қалай мүмкіндік береді? Бұл сұрақтардың жауабын Youtube Industry 4.0 арнасының жүргізушісі Николай Дубинин іздеп жатыр.
Үлкен деректерді талдау - вирустың таралуын бақылаудың және пандемияны жеңудің ең күшті әдістерінің бірі. 160 жыл бұрын деректерді жинау және оны жылдам талдаудың қаншалықты маңызды екенін анық көрсететін оқиға болды.
Мәскеу мен Мәскеу облысында коронавирустың таралу картасы.
Мұның бәрі қалай басталды? 1854 Лондонның Сохо аймағында тырысқақ індеті болды. Он күнде 500 адам өледі. Аурудың таралу көзін ешкім түсінбейді. Ол кезде ауру зиянды ауаны жұтудан жұғады деп есептелген. Қазіргі эпидемиологияның негізін қалаушылардың бірі болған дәрігер Джон Сноу бәрі өзгерді. Ол жергілікті тұрғындармен сұхбат жүргізе бастайды және аурудың барлық анықталған жағдайларын картаға түсіреді. Статистика көрсеткендей, қаза тапқандардың көпшілігі Брод-стрит трубасының жанында болған. Ауа емес, ағынды судан уланған су індет тудырды.
Tectonix қызметі Майамидегі жағажайдың мысалын қолдана отырып, халық індеттердің таралуына қалай әсер ететінін көрсетеді. Картада смартфондар мен планшеттерден келетін геолокациясы бар миллиондаған анонимді деректер бар.
15 сәуірде Мәскеу метросындағы кептелістен кейін коронавирустың еліміз бойынша қаншалықты тез таралып жатқанын елестетіп көріңізші. Содан кейін полиция метроға түскен әрбір адамның цифрлық рұқсатын тексерді.
Жүйе оларды тексеруді жеңе алмаса, бізге сандық рұқсаттар не үшін қажет? Сондай-ақ бақылау камералары бар.
Яндекстің технологияларды тарату жөніндегі директоры Григорий Бакуновтың айтуынша, бүгінде жұмыс істейтін бетті тану жүйесі 20 адамды таниды.Бір компьютерде -30 кадр/с. Бұл шамамен 10 доллар тұрады. Бұл ретте Мәскеуде 200 камера бар. Оның барлығы нақты режимде жұмыс істеуі үшін шамамен 20 мың компьютер орнату керек. Қалада мұндай ақша жоқ.
Осы ретте 15 наурызда Оңтүстік Кореяда офлайн режимде парламент сайлауы өтті. Соңғы он алты жылдағы сайлауға қатысу рекордтық көрсеткіш – 66%. Неліктен адамдар көп жиналатын жерлерден қорықпайды?
Оңтүстік Корея ел ішінде індеттің дамуын кері қайтара алды. Оларда осындай тәжірибе болған: 2015 және 2018 жылдары елде MERS вирусының өршуі болған. 2018 жылы олар үш жыл бұрынғы қателіктерін ескерді. Бұл жолы билік ерекше батыл әрекет етіп, үлкен деректерді байланыстырды.
Науқастардың қозғалысын бақылайды:
бақылау камераларынан алынған жазбалар
несие картасымен операциялар
Азаматтардың көліктерінен GPS деректері
Ұялы телефондар
Карантинде болғандар тәртіп бұзушыларды билікке ескертетін арнайы қосымшаны орнатуға мәжбүр болды. Бір минутқа дейінгі дәлдікпен барлық қозғалыстарды көруге, сондай-ақ адамдардың бетперде кигенін білуге болатын.
Бұзушылық үшін айыппұл 2,5 мың долларға дейін болды. Жақын жерде жұқтырған адамдар немесе адамдар көп болса, сол қолданба пайдаланушыға хабарлайды. Мұның бәрі жаппай тестілеумен қатар жүреді. Елімізде күн сайын 20-ға дейін сынақ жасалды. Тек коронавирустық тестілеуге арналған 633 орталық құрылды. Сондай-ақ автотұрақтарда көліктен шықпай-ақ тест тапсыруға болатын 50 бекет болды.
Бірақ, ғылыми журналист және N+1 ғылыми порталының жасаушысы Андрей Коняев дұрыс атап өткендей, Пандемия өтеді, бірақ жеке деректер қалады. Мемлекет пен корпорациялар пайдаланушылардың әрекетін бақылай алады.
Айтпақшы, соңғы мәліметтерге сәйкес, коронавирус біз ойлағаннан да жұқпалы болып шықты. Бұл қытай ғалымдарының ресми зерттеуі. COVID-19 бұрын ойлағандай екі немесе үш емес, бір адамнан бес немесе алты адамға жұғуы мүмкін екені белгілі болды.
Тұмауды жұқтыру көрсеткіші 1.3. Бұл бір науқас бір немесе екі адамға жұқтырады деген сөз. Коронавирусты жұқтырудың бастапқы коэффициенті 5.7. Тұмаудан өлім 0.1%, коронавирустан 1-3% құрайды.
Мәліметтер сәуір айының басындағы жағдай бойынша берілген. Көптеген жағдайлар диагноз қойылмайды, себебі адам коронавирусқа тексерілмеген немесе ауру симптомсыз. Сондықтан қазіргі уақытта сандарға қатысты қорытынды жасау мүмкін емес.
Машиналық оқыту технологиялары деректердің үлкен көлемін талдауда ең жақсы және қозғалыстарды, контактілерді қадағалауға ғана емес, сонымен қатар:
коронавирусты диагностикалау
дәрі ізде
вакцина іздеңіз
Көптеген компаниялар коронавирусты талдау арқылы емес, мысалы, өкпенің рентгендік немесе КТ сканерлеуі арқылы автоматты түрде анықтайтын жасанды интеллектке негізделген дайын шешімдерді жариялайды. Осылайша, дәрігер ең ауыр жағдайлармен дереу жұмыс істей бастайды.
Бірақ кез келген жасанды интеллект жеткілікті интеллектке ие емес. Наурыз айының соңында БАҚ 97%-ға дейінгі дәлдіктегі жаңа алгоритм өкпенің рентгенографиясы арқылы коронавирусты анықтай алатыны туралы жаңалықты таратты. Алайда, нейрондық желі тек 50 фотосуретке үйретілгені белгілі болды. Бұл ауруды тануды бастау үшін қажет фотосуреттерден шамамен 79 фотосуретке аз.
Google компаниясының Alphabet компаниясының бөлімшесі DeepMind AI көмегімен вирустың ақуыз құрылымын толығымен қайта жасағысы келеді. Наурыз айының басында DeepMind оның ғалымдары COVID-19-мен байланысты белоктардың құрылымын түсінгенін айтты. Бұл вирустың қалай жұмыс істейтінін түсінуге және емдеуді іздеуді тездетуге көмектеседі.
Тақырып бойынша тағы не оқу керек:
- Технология пандемияны қалай болжайды
- Мәскеудегі тағы бір коронавирус картасы
- Нейрондық желілер бізді қалай бақылайды?
- Коронавирустан кейінгі әлем: біз алаңдаушылық пен депрессия індетіне тап боламыз ба?
Яндекс.Zen сайтына жазылыңыз және бізге жазылыңыз — технология, инновация, экономика, білім және бір арнада бөлісу.