Dazu nutzen die Forscher für maschinelles lernen zu bauen COVID-19 Vorhersagen

Als Teile der USA unter VORBEHALT zu öffnen inmitten der COVID-19-Pandemie, die nation auf lange Sicht die Gesundheit hängt weiterhin auf die Verfolgung des virus, und die Vorhersage, wo es vielleicht überspannungsschutz weiter. Das finden der richtigen computer-Modelle kann schwierig sein, aber zwei Forscher an der Binghamton University, State University of New York glauben, Sie haben einen innovativen Weg, um diese Probleme zu lösen, und Sie teilen sich Ihre Arbeit online.

Mithilfe von Daten aus der ganzen Welt gesammelt, die von der Johns Hopkins University, Arti Ramesh und Anand Seetharam—beide Professoren in der Abteilung von informatik—gebaut haben mehrere Vorhersage-Modelle, die die Vorteile von künstlicher Intelligenz. Die Unterstützung der Forschung ist Ph. D.-student Raushan Raj.

Maschinelles lernen erlaubt es, die algorithmen zu lernen und zu verbessern, ohne dass diese explizit programmiert werden. Die Modelle untersuchen von trends und mustern aus den 50 Ländern, in denen coronavirus-Infektion am höchsten sind die Preise, einschließlich den USA, und kann oft voraussagen, innerhalb einer 10% – Marge der Fehler, was wird passieren, für die nächsten drei Tage auf der Grundlage der Daten für die vergangenen 14 Tage.

„Wir glauben, dass die vergangenen Daten, die verschlüsselt alle notwendigen Informationen,“ Seetharam sagte. „Diese Infektionen ausgebreitet haben, weil Maßnahmen, die bereits umgesetzt wurden bzw. nicht umgesetzt werden, und auch, weil Sie, wie einige Leute wurden Einhaltung der Beschränkungen oder nicht. Verschiedene Länder auf der ganzen Welt haben unterschiedliche Einschränkungen und sozio-ökonomischen status.“

Für Ihre erste Studie, Ramesh und Seetharam eingegeben weltweiten infektionszahlen bis April 30, die erlaubt Ihnen, zu sehen, wie Ihre Vorhersagen spielte bis Mai.

Bestimmte Anomalien können zu Schwierigkeiten führen. Zum Beispiel, Daten aus China nicht enthalten war, weil es Bedenken über die Transparenz der staatlichen Verwaltung in Bezug auf COVID-19. Auch, mit gesundheitlichen Ressourcen oft besteuert, um die Grenze, die Verfolgung der virus‘ spread manchmal nicht die Priorität.

„Wir haben gesehen, in vielen Ländern, dass Sie gezählt wurden, die Infektionen aber nicht zurückzuführen auf den Tag wurden Sie identifiziert,“ Ramesh sagte. „Sie werden Sie alle an einem Tag, und plötzlich gibt es eine Verschiebung in den Daten, die unser Modell ist nicht in der Lage vorauszusagen.“

Obwohl die Infektionsraten rückläufig sind in vielen teilen der USA, Sie steigt in anderen Ländern, und die US-Gesundheitsbehörden befürchten eine zweite Welle der COVID-19 wenn die Menschen müde von der Sperrung nicht Folgen sicher Richtlinien, wie das tragen von Gesichtsmasken.

„Das Haupt-Dienstprogramm dieser Studie ist die Vorbereitung der Krankenhäuser und Beschäftigten im Gesundheitswesen mit der richtigen Ausrüstung,“ Seetharam sagte. „Wenn Sie wissen, dass die nächsten drei Tage gehen, um zu sehen, eine Welle und die Betten in Ihren Kliniken sind alle gefüllt sind, werden Sie brauchen, um zu konstruieren temporäre Betten und Dinge wie das.“

Als das Corona-Virus fegt um die Welt, Ramesh und Seetharam weiterhin um Daten zu sammeln, so dass Ihre Modelle mehr genau. Andere Forscher oder die Gesundheitsversorgung Beamten, die nutzen möchten, Ihre Modelle können Sie online veröffentlicht werden.

„Jeder Datenpunkt ist ein Tag, und wenn es erstreckt sich länger, es wird mehr interessante Muster in den Daten“ Ramesh sagte. „Wir werden dann komplexere Modelle, denn Sie brauchen mehr komplexe Daten-Muster. Gerade jetzt, diejenigen, die nicht existieren—also sind wir mit einfacheren Modellen, die sind auch leichter zu führen und zu verstehen.“