Kumaha AI Digunakeun Dina Ngalawan Wuhan Coronavirus

Kecerdasan jieunan nuju dimanfaatkeun dina perang ngalawan Wuhan Coronavirus. Kecerdasan jieunan anu dianggo ku panaliti ngalacak panyebaran panyakit sareng milarian pangobatan poténsial pikeun virus.

Wuhan Coronavirus diwujudkeun di China dina bulan Désémber, sareng dina dua bulan ti saprak éta parantos sumebar ka sakuliah China sareng ka bagian sanés dunya. Masih teu dipikanyaho kumaha nularna virus sareng kumaha gancangna virus tiasa nyebarkeun, sanaos ayeuna aya langkung ti 40,000 kasus anu dikonfirmasi di China. Pikeun kéngingkeun pamahaman anu langkung saé kumaha virus éta tiasa nyebarkeun sareng kumaha gancangna virus tiasa nyebarkeun, panaliti ngagunakeun algoritma pembelajaran mesin anu difokuskeun kana data anu ditarik tina situs média sosial sareng bagian wéb anu sanés.

Salila saminggu katukang, tingkat inféksi sigana rada turun, tapi henteu écés naha panyakitna dikadalikeun atanapi upami kasus anyar janten langkung hese dideteksi. Nalika nagara-nagara sanés di sakumna dunya ngan ukur ningali sababaraha kasus koronavirus, dibandingkeun sareng Cina, komunitas kaséhatan dunya tetep prihatin ngeunaan kamampuan virus pikeun nyebarkeun. Panaliti narékahan pikeun ngamajukeun panyebaran virus ku cara ngagunakeun mesin diajar sareng data gedé anu dikumpulkeun tina internét.

Salaku dilaporkeun ku Wired, tim peneliti internasional parantos ngekstrak data tina sababaraha bagian internét, kalebet tulisan ti dokter sareng kelompok médis, saluran kaséhatan masarakat, tulisan média sosial, sareng laporan warta, nyusun database téks anu tiasa aya hubunganana sareng coronavirus. Panaliti teras nganalisa data pikeun tanda-tanda yén virus éta tiasa nyebar di luar wates China, ngagunakeun téknik diajar mesin pikeun milari pola anu relevan dina data anu tiasa nunjukkeun kumaha kalakuan virus.

Panaliti ngayak dina tulisan média sosial milarian gejala poténsial koronavirus, museurkeun panéanganana di daérah dimana dokter nyangka kasusna tiasa diwujudkeun. Tulisan média sosial diolah nganggo téknik ngolah basa alami, téknik anu tiasa ngabédakeun antara tulisan dimana jalma nyebatkeun gejala sorangan versus batur nyarios kecap anu aya hubunganana sareng gejala dina kontéks sanés (sapertos ngabahas warta ngeunaan coronavirus).

Numutkeun ka Alessandro Vespignani, sakumaha anu dilaporkeun Wired, profesor Universitas Northeastern sareng analis kontagion ahli, nyatakeun yén sanajan téknik pembelajaran mesin canggih sering sesah pikeun ngalacak panyebaran virus sabab ciri-ciri virus éta masih teu dipikanyaho, sareng kalolobaan média sosial. Tulisan ti perusahaan média sareng ayeuna ngeunaan wabah di China. Nanging, Vesignani percaya yén upami virus éta kantos nahan di AS, éta bakal langkung gampang ngawaskeun berkat langkung seueur tulisan ngeunaan virus.

Sanaos tangtangan pikeun kéngingkeun inpormasi anu relevan ngeunaan poténsi paripolah koronavirus, modél anu diciptakeun ku panaliti sigana cukup efektif pikeun mendakan petunjuk dina sagara ageung tulisan média sosial. Model anu dianggo ku panaliti tiasa mendakan bukti wabah virus dina tanggal 30 Désémber, sanaos peryogi waktos pikeun nangtukeun kumaha parah kaayaan éta. Inpormasi Crowdsourced bisa ningkatkeun efektivitas model tracking kasakit malah leuwih jauh, sabab ngamungkinkeun ngumpulkeun leuwih efisien data relevan ngeunaan virus. Salaku conto, analisa data crowdsourced ku dokter Cina nunjukkeun yén jalma anu umurna langkung ngora ti 15 taun langkung tahan ka virus.

Kecerdasan buatan ogé tiasa digabungkeun sareng data anu dikumpulkeun tina alat sélulér pikeun ngawangun modél anu berpotensi tiasa ngaduga arah panyebaran virus sareng laju panyebaran. Salaku conto, Panaliti ti Universitas Southampton nganggo data sélulér pikeun nangtukeun jalan yén virus éta tiasa dicandak nalika kaluar ti Wuhan dina dinten saatos manifestasina. Panaliti sanés nganalisa data anu dikumpulkeun ku Tencent, pamekar aplikasi sélulér Cina, sareng mendakan yén larangan anu dikuatkeun ku pamaréntah Cina berpotensi ngirangan panyebaran virus, ngagaleuh waktos penting pikeun ngembangkeun rencana serangan.

Salaku dilaporkeun Fortune, ngamimitianna Insilico Kedokteran parantos ngagunakeun intelijen buatan pikeun ngaidentipikasi molekul anu berpotensi tiasa ngubaran coronavirus. AI Insilico ngaidentipikasi rébuan molekul ubar anu mungkin salami opat dinten. Insilico ngécéskeun yén 100 calon anu paling ngajangjikeun bakal disintésis sareng sadaya panilitian ngeunaan struktur molekul bakal diterbitkeun pikeun panalungtik séjén pikeun ngamangpaatkeun. Panaliti médis sareng perusahaan gancang-gancang nyukcruk pamekaran sareng uji pangobatan, sareng perusahaan biotéh basis AS Gilead ngarencanakeun pikeun ngamimitian uji langsung ubar antiviral énggal di daérah Wuhan.

Saatos Insilico mutuskeun pikeun ngamimitian nalungtik perlakuan, éta museurkeun panalungtikan na on énzim disebut 3C-kawas protease. Coronavirus ngandelkeun énzim ieu pikeun baranahan sareng nyebarkeun. Numutkeun ka Insilico, éta mutuskeun énzim khusus ieu kusabab éta sami sareng protease virus sanés anu strukturna parantos didokumentasikeun, sareng kusabab Universitas Tech Shanghai parantos ngembangkeun modél protease sapertos 2019-nCoV 3C. Dina rentang opat poé Insilico éta bisa ngahasilkeun ratusan rébu molekul calon sarta milih ngan saratus atawa leuwih anu paling dipikaresep mangpaat. Hasil panalungtikan anu nembe diterbitkeun dina gudang bioRxiv sarta dina ramatloka Insilico urang.