Khoa học máy tính: Vũ khí mới chống lại Virus corona
07:37 06/04/2020(VietQ.vn) - Sử dụng kiến thức và công nghệ khai thác sự kiện để tạo ra công cụ dự đoán hành vi đã là một thực tế trong các lĩnh vực như nông nghiệp và giáo dục. Với sự hỗ trợ của cơ quan xúc tiến nghiên cứu chính ở Brazil, các nghiên cứu đã tìm ra mô hình và tần suất của các khía cạnh nhất định dựa trên tin tức từ các nguồn đáng tin cậy để tạo các kịch bản trong tương lai. Giờ đây, “chiến thuật” này đang được áp dụng cho virus corona - và đó có thể là vũ khí chống lại đại dịch.
Giới khoa học cảnh báo, Sars-CoV-2 tồn tại ở mặt ngoài khẩu trang y tế tới 7 ngày
Các nhà khoa học lo tác dụng ngược khi tạo gấp vắcxin corona
Bộ kit test nhanh virus corona mới: Thành quả từ nhiều đêm không ngủ của các nhà khoa học
Cam kết thu thập thông tin đề cập đến dịch bệnh Covid-19, các nhà nghiên cứu từ Viện Khoa học Máy tính và Toán học (ICMC) của USP dành riêng để cải thiện kỹ thuật trí tuệ nhân tạo của Websensors, một công cụ sử dụng trích xuất tự động các sự kiện từ tin tức. Với nó, có thể xác định các đối tượng, tên của người dân và tổ chức, tất cả đều có vị trí tham chiếu địa lý.
Đó là công cụ hỗ trợ cho các chuyên gia chống lại bệnh dịch chiếm hầu như tin tức trong những tháng gần đây và có thể sẽ vẫn tiếp tục trong thời gian tới. Theo cách này, có thể phác thảo chiến lược dựa trên những gì đã thành công và cả những gì không có tác dụng trong việc chống lại virus corona.
Ảnh minh họa.
Solange Rezende - Điều phối viên dự án giải thích, khi chúng ta nhìn vào sự phát triển của dịch bệnh và chỉ tính đến dữ liệu về các bệnh truyền nhiễm xảy ra trong quá khứ, chúng ta có cái nhìn hạn chế về vấn đề này. Tuy nhiên, để có cái nhìn tổng quát hơn, chúng ta có thể thu thập thông tin dự báo được trích xuất từ các nguồn đáng tin cậy. Điều này có thể giúp xây dựng mô hình dự đoán gần hơn với thực tế.
Thực tế cho thấy, lượng lớn thông tin trên Internet liên quan đến đại dịch ngày một nhiều. Đây được xem như nguồn dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới, và với công cụ phù hợp, chúng ta có thể sử dụng mạng như một loại cảm biến giúp xây dựng mô hình để dự đoán những gì sắp xảy ra.
Với Websensors, nhiều liên kết được nắm bắt thông qua GDELT (một nền tảng quốc tế theo dõi tin tức từ mọi nơi trên thế giới bằng hơn 100 ngôn ngữ) sử dụng các bộ lọc phân loại thuật ngữ mong muốn và tính hợp lệ của các nguồn, quá trình xử lý trước được thực hiện biến văn bản thành một tập hợp tín hiệu.
Những thông tin này được phát hành trong một mạng lưới, chịu trách nhiệm xác định các mẫu khác nhau từ tinh tế nhất đến rõ ràng nhất. Ví dụ: Nếu một lượng tin tức nhất định nói về ô nhiễm ở đâu đó, tất cả dữ liệu trong mô hình được mở rộng, qua đó có thể xem xét cả về tốc độ phục hồi của một nhóm tuổi nhất định và cả về các hoạt động được thực hiện có thể giải thích hiện tượng ô nhiễm này.
Hà My (Theo Somagnew)
