Пoділитися чeрeз:

• 
  Facebook

• 
  Twitter

• 
  Email

• 
  Скoпіювaти пoсилaння

• Більше

Вчені з Массачусетсткого Технологічного Інституту (МТІ) розробили модель машинного навчання, яка показує темпи поширення інфекції COVID-19. Перевірки дослідників показали, що модель, навчена на даних за період з кінця січня до початку березня, точно відображає масштаби поширення захворювання до 1 квітня в різних регіонах світу і показує, що ослаблення або скасування карантинних заходів, що діють в даний час, може призвести до « експоненціального вибуху » числа випадків зараження.

Як   пише TechCrunch   , співробітники інституту прагнули створити модель, засновану тільки на даних про COVID-19, в той час як інші подібні моделі використовували інформацію про атипову пневмонію або коронавірус близькосхідного респіраторного синдрому, який був зареєстрований в 2012 році.   Об’єднання наявної інформації тільки про COVID-19 з оцінкою числа інфікованих осіб, які перебувають на карантині і, отже, не можуть заражати інших, дозволило вченим точніше змоделювати прогноз поширення інфекції і ефект від заходів соціального ізолювання.

Модель МТІ показує, що плато інфекції для COVID-19 в США і Італії настане приблизно на наступному тижні або трохи пізніше.   Однак дослідники підкреслюють, що такий багатообіцяючий прогноз не означає, що можна пом’якшувати режим ізоляції.

Читайте також  Свіже оновлення PlayStation 4 виводить її з ладу

«Якщо занадто рано послабити карантинні заходи, наслідки будуть катастрофічними», – вважає розробник моделі і професор МТІ Джордж Барбастатіс.

Раніше команда дослідників з компанії Microsoft і Класичного університету Центрального Китаю опублікувала початковий код   алгоритму відстеження об’єктів, що працює на основі машинного навчання. Дослідники сподіваються, що алгоритм буде корисний для забезпечення безпеки, а також для відстеження поширення захворювань, включаючи коронавірус.

Також алгоритми глибокого навчання   допомагають діагностувати коронавірус і відслідковувати прогрес лікування пацієнта за рентгенівськими знімками легенів. Творці ПЗ для діагностики на основі штучного інтелекту сподіваються, що в майбутньому технологія допоможе визначати, яким пацієнтам знадобиться апарат ШВЛ, а яким ні. Такі алгоритми розробляються в США, Ізраїлі, Південній Кореї.   В кінці лютого китайська технокорпорація Alibaba Group оголосила про створення власного алгоритму, який може діагностувати коронавірус за 20 секунд з точністю до 96%.

Підписуйся на наш «Telegram» і «Facebook» , щоб читати без реклами!