Возможно ли предсказать развитие «COVID-19»?

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.

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, всё же, определённые 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 подсчёте количества, инфицированных медики не записывали данные день в день. Если так будет происходить, то произойдёт сдвиг в данных, которые модель разработчиков не может предсказать.

Учёные 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.

Источник: Хайтек