AI-modeller og platforme

MIT’s AI lavet forudsigelser om COVID-19

mm
Føj Unite.AI til dine foretrukne kilder på Google

Ingeneører på MIT har trænet en AI, der kan lave forudsigelser om COVID-19 ved at se på sociale afstandsforanstaltninger, karantæneordrer og regeringshandlinger. AI’en forudsagde, at COVID-19-tilfældene i Italien og USA kunne begynde at aftage næste uge, men det afhænger af sociale afstandsforanstaltninger. Den forudsagde også, at hvis USA åbner for tidligt, kan det have katastrofale konsekvenser for nationen.

George Barbastathis er en MIT-professor i mekanisk ingeniørvidenskab. Han udviklede modellen sammen med civil- og miljøingeniør-ph.d.-stipendiat Raj Dandekar.

“Vores model viser, at karantænerestriktioner er succesfulde i at få den effektive reproduktionsnummer fra større end en til mindre end en. [Modellen] lærer, hvad vi kalder ‘karantænekontrolstyrkefunktionen,’” sagde George Barbastathis. “Det svarer til det punkt, hvor vi kan flade kurven og begynde at se færre infektioner.”

Træning af AI

Data fra januar til begyndelsen af marts blev brugt til at træne AI på MIT, og dens forudsigelser for april var i overensstemmelse med de faktiske statistikker, hvilket beviste, at modellen var i stand til at lave nøjagtige forudsigelser.

Ifølge forskningspapiret var analysen fokuseret på hovedsageligt fire steder: Wuhan, Italien, Sydkorea og USA. Den sammenlignede effekten af karantæne- og isolationsforanstaltninger i hvert af landene og hvordan de kontrollerede virusset. Modellen var i stand til at lære mønstre i spredningen af COVID-19.

Billede: MIT

Karantæne- og isolationsforanstaltninger

Resultaterne viste, at spredningen af infektioner blev bedst håndteret og forhindret i at eksponentielt øge i landene, hvor karantæne- og isolationsforanstaltninger var implementeret. AI’en forudsagde også, at USA skulle opleve en “afbrydelse af infektioner” omkring den 20. april, men igen afhænger det af, at de nuværende sociale afstands- og isolationsforanstaltninger forbliver på plads.

Dette passer ind i mønsteret af, hvad der skete i Singapore. Nationen implementerede sociale afstands- og karantæneforanstaltninger, der ledte til en komplet fladning af kurven, men det varede ikke ved. Når sikkerhedsforanstaltningerne blev løftet, strømmede virusset tilbage ind i befolkningen, og tilfælde af COVID-19 øgedes igen.

Det samme kunne ske i USA, afhængigt af, hvilke skridt der tages.

“Dette er et virkelig kritisk øjeblik. Hvis vi løsner karantænerestriktioner, kan det føre til katastrofe,” sagde Barbastathis. “Hvis USA følger den samme politik med at løsne karantænerestriktioner for tidligt, har vi forudsagt, at konsekvenserne ville være langt mere katastrofale.”

Modellen forudsagde også, at før raten af infektioner begynder at afbryde i USA, vil tilfælde nå 600.000.

Et andet forsøg ledet af et internationalt hold af forskere afhængigt af menneskelig mobilitetsdata leveret af Baidu, det kinesiske teknologiselskab. Fundene indikerede, at kontrol- og indeholdelsesforanstaltninger var effektive, hvilket fik vækstrater negative i de fleste lokaliteter.

Alex McFarland er en AI-journalist og forfatter, der udforsker de seneste udviklinger inden for kunstig intelligens. Han har samarbejdet med talrige AI-startups og publikationer verden over.