الذكاء الاصطناعي وجها لوجه أمام كورونا.. معركة البقاء
AI بالعربي – متابعات
كم عدد حالات “كوفيد -19” الجديدة التي ستكون في وحدة العناية المركزة بعد ثلاثة أسابيع من اليوم؟ هذا السؤال دفع علماء جامعة ألبرتا الأمريكية لجمع ثروة من بيانات الصحة العامة حول المرض لبناء أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في مشروع الوباء.
وتم الإعلان عن هذه الأدوات في دراسة نشرتها دورية “ساينتفيك ريبورتيز”، في 9 نوفمبر/تشرين الثاني الجاري.
ويقول روس جرينر، الأستاذ في قسم علوم الحوسبة والزميل بمعهد جامعة ألبرتا للذكاء الآلي، في تقرير نشره الموقع الإلكتروني للجامعة، بالتزامن مع نشر الدراسة: “يستخدم فريقنا أفكارًا من علم الأوبئة والتعلم الآلي لتطوير أدوات للتنبؤ بعدد الحالات المستقبلية في المنطقة”.
ويضيف: “نتوقع الرقم من خلال تطبيق البيانات المعروفة اليوم عن منطقة معينة على نموذج تم تعلمه من البيانات السابقة لتلك المنطقة وأنماط الحالات الأخرى من جميع أنحاء العالم.”
وتتوقع الخوارزمية أرقام حالات “كوفيد -19” المحتملة حتى 10 أسابيع في المستقبل من خلال دمج العديد من أنواع البيانات، بما في ذلك الأرقام الحالية للحالات حسب التاريخ والتركيبة السكانية ودرجة الحرارة والسياسات بمرور الوقت، مثل إغلاق المدارس وإغلاق المطاعم وقيود السفر .
ويوضح جرينر: “يمكننا استخدام نفس النهج للتنبؤ بالقيم المهمة الأخرى، مثل عدد حالات القبول في وحدة العناية المركزة خلال 3 أسابيع أو إجمالي عدد الحالات والاتجاهات، ويمكن بعد ذلك استخدام التنبؤات بواسطة هذه الأداة لوضع السياسات”.
ويتم إجراء الإسقاطات باستخدام نموذج التعلم الآلي، وهي أداة تعمل بالذكاء الاصطناعي ومدربة على كميات كبيرة من البيانات، من خلال النظر إلى الأنماط في كل من ألبرتا وأجزاء أخرى من العالم، وننظر كيف تؤثر المتغيرات العديدة على أرقام الحالات”.
ويوضح: “يتنقل نموذج التعلم الآلي من خلال البيانات لتحديد أقوى المتنبئين لأرقام الحالات وإجراء توقعاته الخاصة بناءً على الوضع الحالي”.
وتقول بوريا رامازي، قائدة المشروع، والزميلة السابقة لما بعد الدكتوراه جامعة بروك: “فكرة التنبؤ بانتشار المرض ليست جديدة، وتم تطوير العديد من النماذج التنبؤية وبعضها نجح في التنبؤ بالمستقبل القريب”.
وتضيف: “مع ذلك، يتطلب إجراء تنبؤات بعيدة المدى طرقًا جديدة، لأن معظم الافتراضات الثابتة للوقت في النماذج التقليدية تفشل، وهذا هو المكان الذي نأمل فيه أن تجد نماذج التعلم الآلي لتلك العلاقات والأنماط الخفية التي لم نتمكن من تحديدها”.
ويقول جرينر: “هذا الوباء هو وضع مروع، أثر حرفياً على العالم بأسره، وسيكون من الرائع رؤية هذا العبء يرتفع وتعود الحياة إلى طبيعتها”.