කොරෝනා වයිරසය පරාජය කිරීමට Big Data විශ්ලේෂණය උදව් කරන්නේ කෙසේද සහ විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් විශ්ලේෂණය කිරීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් තාක්ෂණයන් අපට ඉඩ දෙන්නේ කෙසේද? මෙම ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සොයන්නේ Industry 4.0 Youtube නාලිකාවේ සත්කාරක Nikolai Dubinin විසිනි.
විශාල දත්ත විශ්ලේෂණය යනු වෛරසය පැතිරීම නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ වසංගතය පරාජය කිරීමට ඇති ප්‍රබලම ක්‍රමයකි. මීට වසර 160 කට පෙර, දත්ත රැස් කිරීම සහ එය ඉක්මනින් විශ්ලේෂණය කිරීම කොතරම් වැදගත්ද යන්න පැහැදිලිව පෙන්නුම් කරන කථාවක් සිදු විය.
මොස්කව් සහ මොස්කව් කලාපයේ කොරෝනා වයිරස් පැතිරීමේ සිතියම.
ඒ සියල්ල ආරම්භ වූයේ කෙසේද? 1854 ලන්ඩනයේ සෝහෝ ප්‍රදේශය කොලරාව පැතිරීමකට ලක් විය. දින දහයක් තුළ මිනිසුන් 500 ක් මිය යයි. රෝගය පැතිරීමේ මූලාශ්රය කිසිවෙකුට වැටහෙන්නේ නැත. සෞඛ්‍යයට අහිතකර වාතය ආශ්වාස කිරීම නිසා රෝගය සම්ප්‍රේෂණය වන බව එකල විශ්වාස කෙරිණි. නූතන වසංගත රෝග විද්‍යාවේ ආරම්භකයෙකු බවට පත් වූ වෛද්‍ය ජෝන් ස්නෝ සෑම දෙයක්ම වෙනස් කළේය. ඔහු ප්‍රදේශවාසීන් සමඟ සම්මුඛ සාකච්ඡා කිරීමට පටන් ගන්නා අතර හඳුනාගත් රෝග සියල්ල සිතියමේ තබයි. සංඛ්‍යාලේඛනවලට අනුව මියගිය අයගෙන් වැඩි දෙනෙක් බ්‍රෝඩ් වීදියේ ස්ථාවර නළය අසල සිටියෝය. වාතය නොව, අපද්‍රව්‍ය මගින් විෂ වූ ජලය වසංගතයට හේතු විය.
ටෙක්ටොනික්ස් හි සේවය, මියාමි හි වෙරළ තීරයේ උදාහරණය භාවිතා කරමින්, වසංගත පැතිරීමට සෙනඟ බලපාන ආකාරය පෙන්වයි. සිතියමේ ස්මාර්ට් ෆෝන් සහ ටැබ්ලට් වලින් එන භූ ස්ථානගත කිරීම් සහිත නිර්නාමික දත්ත මිලියන ගණනක් අඩංගු වේ.
අප්රේල් 15 වෙනිදා මොස්කව් මෙට්‍රෝවේ වාහන තදබදයක් ඇතිවීමෙන් පසු කොරොන වයිරසය අපේ රට පුරා කෙතරම් වේගයෙන් ව්‍යාප්ත වේද යන්න දැන් සිතන්න. එවිට පොලිසිය උමං මාර්ගයට බැස යන සෑම පුද්ගලයෙකුගේම ඩිජිටල් අවසර පත්‍රය පරීක්ෂා කළේය.
පද්ධතියට ඔවුන්ගේ සත්‍යාපනය සමඟ සාර්ථකව කටයුතු කළ නොහැකි නම් අපට ඩිජිටල් අවසරපත් අවශ්‍ය වන්නේ ඇයි? නිරීක්ෂණ කැමරා ද ඇත.
Yandex හි තාක්ෂණ ව්‍යාප්ති අධ්‍යක්ෂ Grigory Bakunov පවසන පරිදි, අද ක්‍රියාත්මක වන මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධතිය 20 හඳුනා ගනී.තනි පරිගණකයක -30 fps. එය ඩොලර් 10 ක් පමණ වේ. ඒ අතරම, මොස්කව්හි කැමරා 200 ක් ඇත. ඒ සියල්ල සැබෑ මාදිලියේ වැඩ කිරීමට, ඔබ පරිගණක 20 ක් පමණ ස්ථාපනය කළ යුතුය. නගරයේ එහෙම සල්ලි නැහැ.
ඒ සමගම මාර්තු 15 වැනිදා දකුණු කොරියාවේ නොබැඳි පාර්ලිමේන්තු මැතිවරණය පැවැත්විණි. පසුගිය වසර දහසය තුළ ඡන්දය ප්‍රකාශ කිරීම වාර්තාගත විය - 66%. ඔවුන් ජනාකීර්ණ ස්ථාන වලට බිය නොවන්නේ ඇයි?
රට තුළ වසංගතයේ වර්ධනය ආපසු හැරවීමට දකුණු කොරියාව සමත් වී තිබේ. ඔවුන්ට දැනටමත් සමාන අත්දැකීමක් තිබුණි: 2015 සහ 2018 දී රට තුළ MERS වෛරසය පැතිර ගිය විට. 2018 දී, ඔවුන් වසර තුනකට පෙර ඔවුන්ගේ වැරදි සැලකිල්ලට ගත්හ. මෙවර බලධාරීන් විශේෂයෙන් තීරණාත්මක ලෙස ක්‍රියා කර විශාල දත්ත සම්බන්ධ කළහ.
රෝගියාගේ චලනයන් පහත පරිදි නිරීක්ෂණය කරනු ලැබේ:
නිරීක්ෂණ කැමරාවලින් පටිගත කිරීම්
ක්රෙඩිට් කාඩ් ගනුදෙනු
පුරවැසියන්ගේ මෝටර් රථවලින් GPS දත්ත
ජංගම දුරකථන
නිරෝධායනයේ සිටි අයට විශේෂ යෙදුමක් ස්ථාපනය කිරීමට සිදු වූ අතර එය උල්ලංඝනය කරන්නන් පිළිබඳව බලධාරීන් දැනුවත් කරයි. මිනිත්තුවක් දක්වා නිරවද්‍යතාවයකින් සියලුම චලනයන් දැකීමට හැකි වූ අතර මිනිසුන් වෙස්මුහුණු පැළඳ සිටීදැයි සොයා බැලීමටද හැකි විය.
උල්ලංඝනය සඳහා දඩ මුදල ඩොලර් 2,5 දහසක් දක්වා විය. ආසාදිත පුද්ගලයින් හෝ අවට පුද්ගලයින් සමූහයක් සිටී නම් එම යෙදුමම පරිශීලකයාට දන්වයි. මේ සියල්ල මහා පරිමාණ පරීක්ෂණයට සමාන්තරව සිදු වේ. දිනකට පරීක්ෂණ 20 ක් දක්වා රට තුළ සිදු කරන ලදී. කොරෝනා වයිරස් පරීක්ෂණ සඳහා පමණක් වෙන් වූ මධ්‍යස්ථාන 633 ක් පිහිටුවා ඇත. වාහන නැවැත්වීමේ ස්ථානවල ස්ථාන 50 ක් ද තිබූ අතර ඔබට ඔබේ මෝටර් රථයෙන් පිටව නොගොස් පරීක්ෂණයට මුහුණ දිය හැකිය.
එහෙත්, විද්‍යා මාධ්‍යවේදියෙකු සහ N + 1 විද්‍යා ද්වාරයෙහි නිර්මාතෘ Andrey Konyaev නිවැරදිව සටහන් කරන පරිදි, වසංගතය පහව යනු ඇත, නමුත් පුද්ගලික දත්ත පවතිනු ඇත. පරිශීලක හැසිරීම නිරීක්ෂණය කිරීමට රජයට සහ සංගතවලට හැකි වනු ඇත.
මාර්ගය වන විට, නවතම දත්ත වලට අනුව, කොරෝනා වයිරසය අප සිතුවාට වඩා බෝවන බවට පත් විය. මෙය චීන විද්‍යාඥයින් විසින් කරන ලද නිල අධ්‍යයනයකි. COVID-19 කලින් සිතූ පරිදි දෙදෙනෙකුට හෝ තිදෙනෙකුට නොව එක් අයෙකුගෙන් පස් දෙනෙකුට හෝ හය දෙනෙකුට සම්ප්‍රේෂණය විය හැකි බව දැනගන්නට ලැබුණි.
උණ ආසාදන අනුපාතය 1.3 කි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ එක් රෝගියෙකු එක් අයෙකු හෝ දෙදෙනෙකු ආසාදනය කරන බවයි. කොරෝනා වයිරස් ආසාදනයේ ආරම්භක සංගුණකය 5.7 කි. ඉන්ෆ්ලුවෙන්සා මරණ අනුපාතය 0.1%, කොරෝනා වයිරසයෙන් - 1-3%.
දත්ත අප්රේල් මස මුල සිට ඉදිරිපත් කර ඇත. පුද්ගලයා කොරොන වයිරස් සඳහා පරීක්ෂා නොකළ නිසා හෝ රෝගය රෝග ලක්ෂණ නොමැති නිසා බොහෝ අවස්ථා හඳුනා නොගනී. එබැවින්, මේ මොහොතේ සංඛ්යා පිළිබඳ නිගමනවලට එළඹිය නොහැක.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ තාක්ෂණයන් විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් විශ්ලේෂණය කිරීමට හොඳම වන අතර චලනයන්, සම්බන්ධතා නිරීක්ෂණය කිරීමට පමණක් නොව:
කොරෝනා වයිරසය හඳුනා ගන්න
බෙහෙත් හොයන්න
එන්නතක් සොයන්න
බොහෝ සමාගම් කෘතිම බුද්ධිය මත පදනම්ව සූදානම් කළ විසඳුම් නිවේදනය කරයි, එය ස්වයංක්‍රීයව කොරෝනා වයිරසය විශ්ලේෂණයෙන් නොව, උදාහරණයක් ලෙස, X-ray හෝ CT ස්කෑන් මගින් පෙනහළු හඳුනා ගනී. මේ අනුව, වෛද්යවරයා වඩාත් බරපතල නඩු සමඟ වහාම වැඩ කිරීමට පටන් ගනී.
නමුත් සෑම කෘතිම බුද්ධියකටම ප්‍රමාණවත් බුද්ධියක් නොමැත. 97% දක්වා නිරවද්‍යතාවයකින් යුත් නව ඇල්ගොරිතමයකට පෙනහළුවල එක්ස් කිරණ මගින් කිරීටක වෛරසය තීරණය කළ හැකි බවට මාර්තු මස අවසානයේදී මාධ්‍ය ප්‍රවෘත්ති ප්‍රචාරය කළේය. කෙසේ වෙතත්, ස්නායු ජාලය පුහුණු කර ඇත්තේ ඡායාරූප 50 ක් මත පමණක් බව පෙනී ගියේය. එය ඔබට රෝගය හඳුනා ගැනීමට අවශ්‍ය ඡායාරූපවලට වඩා 79ක් අඩු ඡායාරූප ප්‍රමාණයකි.
Google හි මව් සමාගම වන Alphabet හි අංශයක් වන DeepMind හට AI භාවිතයෙන් වෛරසයක ප්‍රෝටීන් ව්‍යුහය සම්පූර්ණයෙන්ම ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීමට අවශ්‍යයි. මාර්තු මස මුලදී, DeepMind පැවසුවේ එහි විද්‍යාඥයින් COVID-19 හා සම්බන්ධ ප්‍රෝටීන වල ව්‍යුහය පිළිබඳ අවබෝධයකට පැමිණ ඇති බවයි. මෙය වෛරසය ක්‍රියා කරන ආකාරය තේරුම් ගැනීමට සහ සුවයක් සෙවීම වේගවත් කිරීමට උපකාරී වේ.
මාතෘකාව පිළිබඳ තවත් කියවිය යුතු දේ:
- තාක්ෂණය මගින් වසංගත රෝග පුරෝකථනය කරන ආකාරය
- මොස්කව්හි තවත් කොරෝනා වයිරස් සිතියමක්
- ස්නායුක ජාල අපව හඹා යන්නේ කෙසේද?
- පශ්චාත්-කොරොන වයිරස් ලෝකය: අපි කාංසාව සහ මානසික අවපීඩනයට මුහුණ දෙනවාද?
Yandex.Zen මත දායක වී අපව අනුගමනය කරන්න — තාක්ෂණය, නවෝත්පාදන, ආර්ථික විද්‍යාව, අධ්‍යාපනය සහ එක් නාලිකාවක බෙදාගැනීම.