Sztuczna inteligencja pomaga w walce z koronawirusem. Nowy model matematyczny wspierany przez SI pozwoli przewidzieć rozwój pandemii [DEPESZA]
Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w procesie analizowania procesów rozprzestrzeniania się koronawirusa pozwoli zauważalnie zwiększyć dokładność narzędzi modelowania matematycznego. Dzięki technologii uczenia maszynowego można wychwycić wzory zachowania wirusa nierozpoznawalne przy wykorzystaniu tradycyjnych narzędzi analitycznych. Upowszechnienie modelowania wspartego algorytmami SI pozwoli przyspieszyć wygaszenie pandemii.
– Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie, więc zastosowanie jej do jednego z najpilniejszych problemów świata jest sensowne – mówi Yaser Abu-Mostafa, profesor elektrotechniki i informatyki na Kalifornijskim Instytucie Technicznym (Caltech), który kierował rozwojem nowego modelu CS156.
Naukowcy z Politechniki Kalifornijskiej postanowili sprawdzić, czy wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w procesie modelowania matematycznego może zwiększyć dokładność prognoz rozprzestrzeniania się koronawirusa w społeczeństwie. W teorii dobrze wyszkolony algorytm po przeszukaniu bogatych zasobów Big Data dotyczących zmian w liczbie wykrytych przypadków COVID-19 powinien wykryć wzory transmisji wirusa nie do wychwycenia przez badaczy posługujących się klasycznymi narzędziami do modelowania.
Aby sprawdzić skuteczność algorytmu, porównano jego przewidywania do modelu zbiorczego wypracowanego przez Centers for Disease Control and Prevention na podstawie 45 najważniejszych modeli uniwersyteckich oraz naukowych ze Stanów Zjednoczonych. Jak się okazało, sztuczna inteligencja CS156 w dniu 25 listopada okazała się o 58 proc. skuteczniejsza w prognozowaniu rozprzestrzeniania się koronawirusa niż modelowanie od CDC.
– Pracujemy nad nowym modelem w pocie czoła – przekonuje Yaser Abu-Mostafa. – To jednak trudny problem, zależny od demografii. Młodzi ludzie zwykle nie przestrzegają zaleceń dotyczących zdrowia publicznego w takim samym stopniu jak osoby starsze, a polityka skierowana do firm wydaje się być bardziej skuteczna niż polityka skierowana do osób fizycznych.
Większość, jeśli nie wszystkie narzędzia do modelowania matematycznego na potrzeby przewidywania rozprzestrzeniania się chorób zakaźnych, nie korzysta z algorytmów sztucznej inteligencji, bazuje jedynie na obserwacjach tego, co już miało miejsce, np. zwiększania się liczby zachorowań w danej populacji. Wdrożenie algorytmów SI pozwala rozszerzyć pole analizy i znaleźć zależności niedostrzegalne gołym okiem.
Prace nad algorytmem CS156 trwały przez dziewięć miesięcy i powstały dzięki wielu narzędziom do modelowania opracowywanym przez zespół Caltechu. Badano, które oprogramowanie na przestrzeni ostatniego tygodnia wykazało największą skuteczność i na podstawie tego wariantu kontynuowano prace nad udoskonalaniem kodu.
Potencjał algorytmu CS156 docenili przedstawiciele California Department of Public Health oraz Komisarz ds. Zdrowia Nowego Jorku, co pozwala przypuszczać, że narzędzie zostanie wykorzystane do usprawnienia procesów walki z pandemią.
– Wszyscy, którzy pracują nad modelami COVID-19, dążą do tego samego celu: wygrania wojny z pandemią. Jesteśmy tutaj, aby wykonać swoją część – zapewnia Yaser Abu-Mostafa.
(Newseria Innowacje)
Czytaj także
- 2024-03-28: Postęp technologiczny rewolucjonizuje pracę specjalistów ds. finansów. Stają się strategicznymi doradcami biznesu
- 2024-03-27: Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego ws. sztucznej inteligencji będzie ogromną zmianą na tym rynku. Brakuje wciąż regulacji dotyczącej praw autorskich
- 2024-03-19: Banki przypominają dziś firmy softwarowe. Ich funkcjonowanie coraz bardziej oparte na nowych technologiach
- 2024-03-14: M. Boni: Potrzebujemy planu wdrożenia nowego aktu o sztucznej inteligencji. To może być zadanie polskiej prezydencji w UE
- 2024-04-11: Europie nie udaje się dogonić USA i Chin w rozwoju sztucznej inteligencji. Nie wykorzystujemy skali jednolitego rynku cyfrowego
- 2024-03-18: Sztuczna inteligencja coraz bliższa ludzkiemu sposobowi przyswajania wiedzy. Naukowcy opracowali model, który uczy się języka tak jak dzieci
- 2024-02-27: „Antyplagiat” z nową funkcją wykrywania treści pisanych przez sztuczną inteligencję. Dyskusja o regulacjach w tym zakresie nabiera tempa
- 2024-02-29: Prace nad unijnym AI Act na finiszu. W kwestii regulacji sztucznej inteligencji USA czy Chiny nie podążą ścieżką Europy
- 2024-03-01: Agenci sztucznej inteligencji pomogą osobom z niepełnosprawnościami korzystać z internetu. Zastosowanie rozwiązania może być jednak dużo szersze
- 2024-02-16: Tegoroczne wybory na świecie pod ostrzałem dezinformacji i deepfake'ów. Badacze z USA przygotowali mapę źródeł szkodliwych treści
Kalendarium
Więcej ważnych informacji
Jedynka Newserii
Jedynka Newserii
Edukacja
Skutki zbyt długich sesji gier wideo mogą być bolesne. Naukowcy rekomendują, aby nie przekraczać 3 godz. dziennie [DEPESZA]
Zmęczenie oczu, ból głowy, pleców, dłoni i nadgarstka to dolegliwości najczęściej zgłaszane przez osoby regularnie grające w gry komputerowe. Na podstawie ankiety przeprowadzonej na grupie niemal tysiąca dorosłych osób amerykańscy naukowcy ustalili, że regularne sesje gier trwające co najmniej 3 godz. najbardziej przyczyniają się do powstania takich dolegliwości. Co ciekawe, u osób będących lub planujących zostać e-sportowcami natężenie dolegliwości nie rośnie gwałtownie, jak należałoby przypuszczać. Może to mieć związek z bardziej świadomym doborem sprzętu i lepszym zrozumieniem znaczenia ergonomii.
Farmacja
Sztuczna inteligencja pomaga odkrywać nowe leki. Skraca czas i obniża koszty badań klinicznych
Statystycznie tylko jedna na 10 tys. cząsteczek testowanych w laboratoriach firm farmaceutycznych pomyślnie przechodzi wszystkie fazy badań. Jednak zanim stanie się lekiem rynkowym, upływa średnio 12–13 lat. Cały ten proces jest nie tylko czasochłonny, ale i bardzo kosztowny – według EFPIA przeciętne koszty opracowania nowego leku sięgają obecnie prawie 2 mld euro. Wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwala jednak obniżyć te koszty i skrócić cały proces. – Dzięki AI preselekcja samych cząsteczek, które wchodzą do badań klinicznych, jest o wiele szybsza, co zaoszczędza nam czas. W efekcie pacjenci krócej czekają na nowe rozwiązania terapeutyczne – mówi Łukasz Hak z firmy Johnson & Johnson Innovative Medicine, która wykorzystuje AI w celu usprawnienia badań klinicznych i opracowywania nowych, przełomowych terapii m.in. w chorobach rzadkich.
Infrastruktura
Szybko rośnie udział odnawialnych źródeł w krajowym miksie energetycznym. Potrzebne przyspieszenie w inwestycjach w sieci przesyłowe
W ubiegłym roku odnawialne źródła energii stanowiły już ponad 40 proc. mocy zainstalowanej w krajowym miksie energetycznym i odpowiadały za 27 proc. całkowitej produkcji energii. Tym samym Polska pobiła kolejne rekordy, ale w kontekście rozwoju OZE na rodzimym rynku wciąż pozostaje wiele do zrobienia. Eksperci i branża wskazują m.in. na konieczność aktualizacji strategicznych dokumentów wyznaczających kierunki polityki energetycznej, szerszego wdrożenia magazynów energii, a przede wszystkim – pilną potrzebę rozwoju systemu przesyłowego i dystrybucyjnego oraz regulacji sprzyjających inwestorom. – Zielona energia potrzebuje przede wszystkim stabilności regulacyjnej i niskiego kosztu kapitału. To kluczowe elementy, które definiują ryzyko i tempo, w jakim możemy budować nowe źródła – mówi Piotr Maciołek, członek zarządu Polenergii.
Szkolenia
Akademia Newserii
Akademia Newserii to projekt, w ramach którego najlepsi polscy dziennikarze biznesowi, giełdowi oraz lifestylowi, a także szkoleniowcy z wieloletnim doświadczeniem dzielą się swoją wiedzą nt. pracy z mediami.