क्या एआई से महामारी का पता लगाना संभव है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता अगली महामारी, जैसे कि कोविड-19, को रोकने और पहचानने में सक्षम है। हम जानते हैं कि रोग संचरण का मुख्य कारण जानवरों के आवासों पर मानव आक्रमण, परिवर्तन हैं जलवायु परिवर्तन और व्यापार के परिणामस्वरूप लोगों, जानवरों और पशु उत्पादों की बढ़ती आवाजाही अंतरराष्ट्रीय। एआई की पता लगाने की क्षमता के बारे में अधिक जानकारी नीचे दी गई है महामारियां.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आगामी महामारी की भविष्यवाणी कैसे कर सकती है?

डब्ल्यूएचओ - विश्व स्वास्थ्य संगठन ज़ूनोसिस को जानवरों से संक्रामक रोगों के संचरण के रूप में वर्गीकृत करता है मनुष्यों के लिए जंगली जानवर, जो इतनी घातक हो सकते हैं कि जैसी महामारी का कारण बन सकते हैं COVID-19।

ग्लोबल विरोम प्रोजेक्ट के अनुसार, लगभग 1.7 मिलियन पशु वायरस पक्षियों और स्तनधारियों में संक्रमण पैदा करने के लिए जाने जाते हैं।

वैज्ञानिकों का मानना ​​है कि इनमें से लगभग आधे वायरस इंसानों को संक्रमित कर सकते हैं। इसलिए, महामारी को रोकने या, कम से कम, किसी महामारी की स्थिति में बेहतर तैयारी के लिए उन्हें समझने की कोशिश करना मौलिक हो गया है।

यह शोध एक बहुत बड़ा उपक्रम है, जिसके परिणामस्वरूप एक नए अनुशासन का निर्माण हुआ है जिसमें मशीन हैंडलिंग (एमएल) और सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग किया जाता है। विभिन्न बीमारियों, संभावित भौगोलिक हॉट स्पॉट, पशु मेजबान और वायरस के उद्भव की रोकथाम के लिए जो प्राणियों को प्रभावित करने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं मनुष्य.

इस प्रकार की तकनीक का समर्थन करने वाले वैज्ञानिकों को पूरा विश्वास है कि इस तकनीक के माध्यम से की गई खोजें भविष्य का मार्गदर्शन करेंगी। दवाओं और टीकों का विकास, इसके अलावा बड़ी मदद होगी जो स्थितियों का अध्ययन, निरीक्षण और भविष्यवाणी करने के इच्छुक सभी लोगों के लिए होगी सटीकता के साथ.

खैर, सभी शोधकर्ता और वैज्ञानिक इस दृष्टिकोण से सहमत नहीं हैं। कई लोगों को संदेह है कि यह तकनीक तेजी से बदलते वाइरोम या किसी भी समय मौजूद पैमाने के साथ तालमेल बिठा सकती है।

दरअसल, यह सच है कि डेटा मॉडल और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में लगातार और बहुत तेज़ी से सुधार हो रहा है, हालाँकि, इन उपकरणों को भविष्य की महामारियों की सही भविष्यवाणी करने के लिए, प्रयासों में एक वैश्विक नेटवर्क शामिल होना चाहिए शोधकर्ताओं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने COVID-19 के पहले लक्षणों की पहचान की है

ब्लूडॉट, जिसका मुख्यालय कनाडा में है, कोविड-19 महामारी के उद्भव की पहचान करने और दुनिया को सचेत करने वाले पहले लोगों में से एक था, ब्लूडॉट इसमें एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित एल्गोरिदम है जो किसी बीमारी के अगले प्रकोप की भविष्यवाणी करने के लिए लगातार वैश्विक डेटा का सर्वेक्षण करता है संक्रामक.

लेकिन चिल्ड्रेन्स हॉस्पिटल बोस्टन का हेल्थमैप एल्गोरिदम भी सबसे पहले COVID-19 के शुरुआती लक्षणों का पता लगाने वालों में से एक था। और मेयो क्लिनिक के कोरोनोवायरस मैप ट्रैकिंग टूल ने भी ऐसा ही किया।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एल्गोरिदम जो तेजी से विकास, वैश्विक स्वास्थ्य रिपोर्ट और के माध्यम से निगरानी करते हैं कई भाषाओं में समाचार एजेंसियां, इस प्रकार COVID-19 जैसी बीमारियों या तपेदिक जैसी स्थानिक बीमारियों का संकेत देती हैं HIV। इसके अलावा, वायरस फैलने के जोखिमों का आकलन करने के लिए हवाई यात्रा डेटा की भी निगरानी की जाती है। वाइरस.

COVID-19 की चिंताजनक अवधि के दौरान, सोशल मीडिया को डेटा का एक बहुत विश्वसनीय स्रोत पाया गया है। कोलोराडो विश्वविद्यालय, बोल्डर के डेटा वैज्ञानिकों ने बड़े पैमाने पर विश्लेषण करने में सक्षम होने के लिए अपने मशीन लर्निंग और एक अल्पकालिक पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग किया। लोकप्रिय ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म से डेटासेट एकत्र किए जाते हैं और उनकी तुलना मोबाइल डिवाइस स्थान डेटा प्लस से प्राप्त जानकारी के परिणामों से की जाती है परंपरागत।

जब मास्क के उपयोग, देशों में यात्रियों के निकास और प्रवेश को रोकने की नीतियां बनाई गईं 2021 में यात्रा प्रतिबंध बदले गए, यह मॉडल दूसरों की तुलना में कहीं अधिक प्रभावी पाया गया मॉडल।