البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي تتنبأ بانتشار الجائحات بالمستقبل
البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي تتنبأ بانتشار الجائحات بالمستقبل
الذكاء الاصطناعي
خلال جائحة كورونا، تم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز جهود التشخيص وتقديم الإمدادات الطبية وحتى تقييم عوامل الخطر من اختبارات الدم.
الآن، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بحالات COVID-19 المستقبلية.
طور باحثو جامعة تكساس إيه آند إم، بقيادة الدكتور علي مصطفوي، نموذجًا حسابيًا قويًا للتعلم العميق.
يستخدم الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الحالية المتعلقة بالأنشطة السكانية والتنقل للمساعدة في التنبؤ بالانتشار المستقبلي لحالات COVID-19 على مستوى المقاطعة .
يتأثر انتشار الأوبئة بالعلاقات المعقدة المتعلقة بالخصائص بما في ذلك التنقل والأنشطة السكانية والخصائص الاجتماعية الديموغرافية.
ومع ذلك، فإن النماذج الوبائية الرياضية النموذجية لا تمثل سوى مجموعة فرعية صغيرة من السمات ذات الصلة.
في المقابل، يمكن لنموذج التعلم العميق الذي طوره Mostafavi الأستاذ المشارك في قسم Zachry للهندسة المدنية والبيئية.
ومختبره UrbanResilience.AI، تفسير العلاقة المعقدة بين عدد أكبر من الميزات للتنبؤ بمدى الزيادة في COVID – 19 إصابة في الأيام القادمة.
وقال مصطفوي: “أدركنا على الفور إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي لاستكمال النماذج الوبائية الرياضية الحالية”.
“نحن نعيش في عصر البيانات الضخمة، والاستفادة من هذه البيانات الضخمة أثناء الأزمات توفر فرصًا كبيرة لتطوير النماذج والأدوات التي تعتمد على البيانات لتوجيه السياسات.”
نموذج التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي، نوع من الذكاء الاصطناعي، حيث تتعلم أنظمة الحوسبة، التي تسمى الشبكات العصبية، من كميات كبيرة من البيانات.
من خلال تدريب نموذج التعلم العميق ببيانات من فترة زمنية معينة، في هذه الحالة من مارس حتى مايو 2019، حدد النموذج ميزات للتنبؤ بمسارات فترة زمنية أخرى – يونيو 2019.
يراعي نموذج التعلم العميق للباحثين ميزات مثل حركة الأشخاص داخل المجتمع وبيانات التعداد وبيانات التباعد الاجتماعي ونمو عدد الحالات السابقة والتركيبة السكانية الاجتماعية للتنبؤ بنمو حالات COVID-19 لكل مقاطعة بنسبة 64٪ الدقة.
وهي ضعف دقة نموذج غير مدرب. كانت أكبر دقة لهذا النموذج لمدة سبعة أيام في المستقبل. انخفضت الدقة كلما توقع النموذج في المستقبل.
قال مصطفوي: “أحد جوانب النمذجة المفيدة ليس الدقة، ولكن تقييم العوامل التي تؤدي إلى النتائج”. “لا يحدد هذا النموذج استراتيجيات التخفيف والاستجابة المحددة.
ولكنه يمكن أن يساعد في نقاط زمنية مختلفة لمعرفة الاستراتيجيات التي يمكن أن تكون فعالة بناءً على الميزات المختلفة على مستوى المقاطعة.”
من خلال معرفة سمات النموذج التي لها التأثير الأكثر أهمية على زيادة الحالات، يمكن للمسؤولين أن يطلعوا على تطوير السياسات التي تستهدف تلك العوامل. إذا كانت الميزة الأكثر أهمية للمقاطعة هي التنقل ، فيمكن للمسؤولين تنفيذ سياسات مثل أوامر البقاء في المنزل.
يمكن للنموذج أيضًا أن يقدم نظرة ثاقبة على فعالية السياسات بعد أن تكون موجودة بالفعل. اكتشف موستافافي أن أوامر الحد من السفر الأولية كانت فعالة بشكل عام.
فقد سافر الأشخاص من المقاطعات الأقل كثافة سكانية أقل إلى المدن ذات الكثافة السكانية العالية، لكن مدى السفر في المقاطعات المكتظة بالسكان لم يتغير بشكل كبير.
قال إن تأثير الميزات يمكن أن يتغير بمرور الوقت لمقاطعة واحدة ويختلف من مقاطعة إلى أخرى.
في بداية الوباء، رأى الباحثون أن العوامل المتعلقة بالسفر والتنقل كانت تنبئًا مهمًا بالحالات، ولكن مع مرور الوقت، رأوا أن ميزات أخرى مثل السفر إلى نقاط الاهتمام والخصائص الديموغرافية الاجتماعية كانت أكثر أهمية.
والنتيجة هي أن التخفيف من حدة الوباء أمر معقد، والسياسات ليست مقاسًا واحدًا يناسب الجميع.
في المستقبل، سيستخدم مختبر Mostafavi مجموعات بيانات جديدة لتطوير أنواع مختلفة من النماذج. بالإضافة إلى نموذج المراقبة التنبؤية الحالي على المستوى الوطني.
يعمل الفريق حاليًا على نموذج قائم على الذكاء الاصطناعي للمراقبة على مستوى المدينة للتنبؤ بالحالات على مستوى الرمز البريدي.
والأهم من ذلك، أنهم يريدون التنبؤ بالعوامل التي تؤثر على كل رمز بريدي حتى يتمكن المسؤولون من استكشاف السياسات الخاصة بالموقع.
وقال موستافوي إنه بدلاً من إغلاق المطاعم في مقاطعة بأكملها، يجوز للمسؤولين إغلاق المطاعم في الرموز البريدية عالية الخطورة فقط.
تظهر أبحاثه أن البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لديهما القدرة على لعب دور رئيسي في تحسين مراقبة الجوائح والتنبؤ بها وتطوير السياسات.
قال موستافافي: “توجد فرص كبيرة باستخدام هذه البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لاحتواء الوباء الحالي وأيضًا الاستعداد بشكل أفضل للأوبئة المستقبلية والتخفيف من حدتها”.
يمكن قراءة المزيد من الابتكارات والاختراعات المختلفة من خلال الضغط هنا
للاطلاع على المزيد من المواضيع وأبرز المقالات عبر موقع سجلات الأردن اضغط هنا
