A Amazon Web Services (AWS) abriu hoje um novo simulador e kit de ferramentas de aprendizado de máquina para antecipar e mitigar a disseminação do COVID-19. A AWS diz que o pacote, que compreende um simulador de progressão da doença e modelos para testar o impacto de várias estratégias de intervenção, pode ajudar a capturar com precisão muitas das complexidades do vírus no mundo.
Embora tenha havido uma série de avanços na compreensão do COVID-19, como a rapidez com que uma pessoa exposta desenvolverá sintomas, construir um modelo epidemiológico abrangente continua sendo uma batalha difícil. Os desafios na construção de modelos incluem a identificação de variáveis que influenciam a disseminação de doenças por cidades, países e populações. Um modelo de desempenho também deve combinar estratégias de intervenção, como fechamentos e pedidos de permanência em casa, e explorar hipóteses incorporando tendências de doenças semelhantes ao COVID-19.
Os modelos de aprendizado de máquina no pacote de inicialização da AWS, estimando a progressão da doença e comparando os resultados com dados históricos. Os cientistas de dados podem executar um simulador para criar cenários hipotéticos para diferentes intervenções e usar modelos para o nível estadual nos EUA, Índia e países da Europa. Nesses modelos, o kit de ferramentas baseia-se em fontes de dados que frequentemente publicam o número de novos casos COVID-19 em todo o mundo.
Para os EUA, o pacote da AWS usa a API Delphi Epidata da Carnegie Mellon University para acessar vários conjuntos de dados, incluindo, mas não se limitando ao Centro Johns Hopkins para Ciência e Engenharia de Sistemas, tendências de pesquisa da pesquisa do Google e Facebook, e dados históricos para H1N1 de 2009 a 2010. O conjunto de ferramentas modela a progressão da doença para cada indivíduo em uma população e, em seguida, relata o estado agregado da população.
O simulador da AWS pode atribuir uma distribuição de probabilidade às variáveis da doença para cada indivíduo. Por exemplo, os usuários podem definir parâmetros como se os indivíduos desenvolverão sintomas dentro de 2 a 5 dias após a exposição ou 14 a 21 dias após a exposição. O simulador também captura a dinâmica da população, de forma que a transição de um estado para o outro para um indivíduo é influenciada pelos estados dos outros na população. Por exemplo, uma pessoa passa de um estado “suscetível” para “exposto” no modelo com base em fatores como se a pessoa é vulnerável devido a condições e intervenções preexistentes, como distanciamento social.
“Nosso código-fonte aberto simula projeções de casos COVID-19 em vários níveis de granularidade regional. O resultado é a projeção do total de casos confirmados ao longo de um cronograma específico para um estado ou país de destino, para um determinado grau de intervenção ”, explica a AWS em uma postagem no blog. “Nossa solução primeiro tenta entender o tempo aproximado para atingir o pico e as taxas de casos esperadas dos casos COVID-19 diários para a entidade alvo (estado / país) por meio da análise dos padrões de incidência da doença. Em seguida, ele seleciona os melhores (ótimos) parâmetros usando técnicas de otimização em um modelo de simulação. Por fim, gera as projeções de casos confirmados diários e cumulativos, a partir do início do surto [to] um período de tempo especificado no futuro. ”
Além da AWS, o Google Cloud lançou modelos e conjuntos de dados para ajudar a desenvolver medidas de mitigação em torno do COVID-19. O Facebook também lançou modelos prevendo a disseminação do COVID-19 em países incluindo os EUA
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