कैसे एआई वुहान कोरोनावायरस के खिलाफ लड़ाई में उपयोग किया जा रहा है

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस वुहान कोरोनावायरस के खिलाफ लड़ाई में उपयोग किया जा रहा है। आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग शोधकर्ताओं द्वारा बीमारी के प्रसार को ट्रैक करने और वायरस के लिए संभावित उपचारों का शोध करने के लिए किया जा रहा है।

वुहान कोरोनावायरस दिसंबर में चीन में प्रकट हुआ, और तब से यह चीन और दुनिया के अन्य हिस्सों में फैल गया है। यह अभी भी अज्ञात है कि वायरस कितना संक्रामक है और यह कितनी तेजी से फैल सकता है, हालांकि चीन में वर्तमान में 40,000 से अधिक पुष्ट मामले हैं। वायरस के प्रसार को बेहतर ढंग से समझने के लिए, शोधकर्ता सोशल मीडिया साइट्स और वेब के अन्य हिस्सों से डेटा पर केंद्रित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं।

पिछले सप्ताह के दौरान, संक्रमण की दर थोड़ी कम हुई प्रतीत होती है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि बीमारी नियंत्रण में है या नए मामले पता लगाने में मुश्किल हो रहे हैं। जबकि दुनिया भर के अन्य देशों में केवल कुछ मामले देखे गए हैं, चीन की तुलना में, वैश्विक स्वास्थ्य समुदाय वायरस के प्रसार की क्षमता के बारे में चिंतित है। शोधकर्ता इंटरनेट से एकत्र किए गए बड़े डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग करके वायरस के प्रसार से आगे रहने की कोशिश कर रहे हैं।

वायर्ड की रिपोर्ट के अनुसार, एक अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ता टीम ने विभिन्न इंटरनेट स्रोतों से डेटा निकाला, जिनमें डॉक्टरों और चिकित्सा समूहों, सार्वजनिक स्वास्थ्य चैनलों, सोशल मीडिया पोस्ट और समाचार रिपोर्ट शामिल हैं, और कोरोनावायरस से संबंधित पाठ का एक डेटाबेस तैयार किया। शोधकर्ताओं ने तब डेटा का विश्लेषण किया ताकि यह देखा जा सके कि वायरस चीन की सीमाओं से बाहर फैल सकता है या नहीं, मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके डेटा में पैटर्न खोजने के लिए जो वायरस के व्यवहार की ओर इशारा कर सकते हैं।

शोधकर्ता सोशल मीडिया पोस्ट को कोरोनावायरस के संभावित लक्षणों के लिए खोजते हैं, जिन क्षेत्रों में डॉक्टर सोचते हैं कि मामले प्रकट हो सकते हैं। सोशल मीडिया पोस्ट को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करके संसाधित किया जाता है, जो यह बता सकती है कि क्या कोई व्यक्ति अपने लक्षणों का उल्लेख कर रहा है या किसी अन्य संदर्भ में लक्षण संबंधी शब्दों का उल्लेख कर रहा है (जैसे कि कोरोनावायरस के बारे में समाचार चर्चा करते समय)।

नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी के प्रोफेसर और संक्रमण विश्लेषक एलेसांद्रो वेस्पिग्नानी के अनुसार, जैसा कि वायर्ड ने रिपोर्ट किया है, यहां तक कि उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों के साथ भी वायरस के प्रसार को ट्रैक करना मुश्किल हो सकता है क्योंकि वायरस की विशेषताएं अभी भी कुछ हद तक अज्ञात हैं, और अधिकांश सोशल मीडिया पोस्ट मीडिया कंपनियों से हैं और वर्तमान में चीन में प्रकोप के बारे में हैं। हालांकि, वेस्पिग्नानी का मानना है कि यदि वायरस कभी अमेरिका में पकड़ बना लेता है, तो यह निगरानी करना आसान हो जाएगा क्योंकि वायरस के बारे में अधिक पोस्ट होंगे।

वायरस के संभावित व्यवहार के बारे में प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने में चुनौती के बावजूद, शोधकर्ताओं द्वारा बनाया गया मॉडल सोशल मीडिया पोस्ट के बड़े समुद्र में सुराग खोजने में काफी प्रभावी लगता है। शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किया जाने वाला मॉडल 30 दिसंबर को एक वायरल प्रकोप का पता लगाने में सक्षम था, हालांकि यह निर्धारित करने में समय लगा कि स्थिति कितनी गंभीर हो जाएगी। भीड़ से एकत्र की गई जानकारी रोग की निगरानी मॉडल की प्रभावशीलता को और भी बढ़ा सकती है, क्योंकि यह वायरस के बारे में प्रासंगिक डेटा को अधिक कुशलता से इकट्ठा करने में सक्षम बनाती है। उदाहरण के लिए, चीनी चिकित्सकों द्वारा भीड़ से एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण सुझाव देता है कि 15 वर्ष से कम आयु के लोग वायरस के प्रति अधिक प्रतिरोधी हैं।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस को मोबाइल डिवाइस से एकत्र किए गए डेटा के साथ भी जोड़ा जा सकता है ताकि वायरस के प्रसार की दिशा और प्रसार की दर का अनुमान लगाने वाले मॉडल बनाए जा सकें। उदाहरण के लिए, साउथहैम्पटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने वुहान से बाहर निकलने के दौरान वायरस के मार्ग का पता लगाने के लिए मोबाइल डेटा का उपयोग किया। अन्य शोधकर्ताओं ने चीनी मोबाइल ऐप डेवलपर टेंसेंट द्वारा एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण किया और पाया कि चीनी सरकार द्वारा लगाए गए प्रतिबंध वायरस के प्रसार को कम कर सकते हैं, जिससे हमले की योजना बनाने के लिए महत्वपूर्ण समय मिल सकता है।

फॉर्च्यून की रिपोर्ट के अनुसार, स्टार्टअप इंसिलिको मेडिसिन ने कोरोनावायरस का इलाज करने वाले अणुओं की पहचान करने के लिए आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया है। इंसिलिको के एआई ने चार दिनों के भीतर हजारों संभावित दवा अणुओं की पहचान की। इंसिलिको ने बताया कि 100 सबसे आशाजनक उम्मीदवारों का संश्लेषण किया जाएगा और उनके द्वारा किए गए सभी आणविक संरचना शोध को अन्य शोधकर्ताओं के लिए प्रकाशित किया जाएगा। चिकित्सा शोधकर्ता और कंपनियां उपचारों के विकास और परीक्षण को तेजी से आगे बढ़ा रही हैं, जिसमें अमेरिकी जैव प्रौद्योगिकी कंपनी गिलियाड वुहान क्षेत्र में एक नए एंटीवायरल दवा के तुरंत परीक्षण की योजना बना रही है।

इंसिलिको ने उपचार का शोध करने का फैसला किया, तो उन्होंने 3C जैसे प्रोटीज़ नामक एक एंजाइम पर अपना शोध केंद्रित किया। कोरोनावायरस को पुन: उत्पन्न करने और फैलाने के लिए इस एंजाइम पर निर्भर करता है। इंसिलिको के अनुसार, उन्होंने इस विशिष्ट एंजाइम पर इसलिए चुना क्योंकि यह अन्य वायरल प्रोटीज़ के समान है जिनकी संरचनाएं पहले से ही दस्तावेज़ में हैं, और क्योंकि शंघाई टेक यूनिवर्सिटी ने 2019-nCoV 3C जैसे प्रोटीज़ का एक मॉडल विकसित किया था। चार दिनों की अवधि में, इंसिलिको सैकड़ों हजारों उम्मीदवार अणुओं का उत्पादन करने में सक्षम था और केवल उन 100 का चयन किया जो सबसे अधिक उपयोगी होने की संभावना थी। शोध के परिणाम हाल ही में रिपॉजिटरी बायोरxiv और इंसिलिको की वेबसाइट पर प्रकाशित किए गए हैं।