Несмотря на то, что многие страны постепенно снимают ограничения в условиях пандемии COVID-19, долгосрочное здоровье наций по-прежнему зависит от отслеживания вируса и прогнозирования его дальнейшего распространения. Найти правильные компьютерные модели может быть непросто, но два исследователя из Университета Бингемтон, Университета штата Нью-Йорк, считают, что у них есть инновационный способ решения этих проблем.
Используя данные, собранные со всего мира Университетом Джона Хопкинса, Арти Рамеш и Ананд Зитхарам — оба доцента факультета компьютерных наук — создали несколько моделей прогнозирования, использующих преимущества искусственного интеллекта.
Машинное обучение позволяет алгоритмам учиться и совершенствоваться без явного программирования. Модели исследуют тенденции и закономерности из 50 стран, где уровень коронавирусной инфекции наиболее высок.
Эти инфекции распространились из-за мер, которые были реализованы или не реализованы, а также из-за того, как некоторые люди придерживались ограничений или нет. В разных странах мира существуют разные уровни ограничений и социально-экономический статус.
Ананд Зитхарам, доцент факультета компьютерных наук
Для своего первоначального исследования Рамеш и Зитхарам вводили глобальные цифры заражения до 30 апреля, что позволило им увидеть, как их прогнозы оправдались до мая.
И все же определенные аномалии могут привести к трудностям. Например, данные из Китая не были включены из-за опасений по поводу прозрачности правительства в отношении COVID-19. Кроме того, не во всех странах отслеживание распространения вируса было в приоритете.
Но есть и главная проблема — во многих странах при подсчете количества инфицированных медики не записывали данные день в день. Если так будет происходить, то произойдет сдвиг в данных, которые модель разработчиков не может предсказать.
Ученые опасаются второй волны COVID-19: люди, уставшие от ограничений, не будут следовать рекомендациям по безопасности, хотя бы носить маски. И разработчики назвали основной целью своего исследования подготовить больницы и работников здравоохранения. Если они будут знать, что в ближайшие три дня произойдет всплеск, а и в их больницах все кровати заполнены, то нужно будет оперативно исправлять ситуацию.
Пока коронавирус распространяется по всему миру, исследователи продолжают собирать данные, чтобы их модели стали более точными. Разработчики назвали свою работу «Модели регрессии ансамблей для краткосрочного прогнозирования подтвержденных случаев COVID-19».
Читать также
Посмотрите на закат в других мирах: как Солнце заходит на Марсе, Титане и Уране
Недалеко от нас обнаружены две суперземли: там могут найти жизнь
На 3 день болезни большинство больных COVID-19 теряют обоняние и часто страдают насморком