Są już 2 tysiące prac naukowych o SARS-CoV-2 – do analityki wkracza AI

  • Amerykańskie władze namawiają firmy IT specjalizujące się w sztucznej inteligencji, żeby pomogły szybciej i lepiej przetwarzać naukowe dane dotyczące pandemii.
  • Eksperci od AI i big data mają do dyspozycji zbiór 29 tysięcy opracowań o koronawirusach, w tym 2 tysiące o najnowszej odmianie.
  • Na platformie Kaggle trwa konkurs z nagrodami finansowymi dla badaczy, którzy będą potrafili odpowiedzieć na najważniejsze pytania kluczowe z zwalczaniu zakaźnej choroby.
  • Na ciekawy trop po wykonaniu 200 biliardów obliczeń wpadł tymczasem superkomputer IBM Summit…

Odkąd nowy koronawirus pojawił się w Chinach, naukowcy opublikowali 2 tysiące prac naukowych na temat jego wpływu na zdrowie, możliwych metod leczenia i dynamiki pandemii. W związku z tak dużą liczbą dokumentów, USA inicjują współpracę z firmami technologicznymi, której celem jest wyszukanie wzorców i informacji ważnych dla lekarzy. Politycy apelują do ekspertów zajmujących się sztuczną inteligencją, żeby pomogli opracować nowe techniki analizy danych. Microsoft Research, amerykańska Biblioteka Narodowa Medycyny i instytut naukowy AI2 przygotowały łącznie 29 tysięcy prac związanych z SARS-CoV-2 i innymi koronawirusami. W projekcie biorą również udział – Chan Zuckerberg Initiative oraz Centrum Bezpieczeństwa i Nowych Technologii Uniwersytetu Georgetown. Do tej pory specjaliści przetworzyli ponad 13 tysięcy prac badawczych, żeby algorytmy mogły odczytać najważniejsze dane.

(graf. Adobe Stock)

CORD-19 Challenge

Wszystkie dokumenty zostały zgromadzone na stronie Semantic Scholar, stale trafiają tam nowe publikacje. Dodatkowo na platformie internetowej Kaggle wystartowało CORD-19, czyli wyzwanie składające się z 10 kluczowych pytań dotyczących koronawirusa, który rozprzestrzenił się na całym świecie. Zespoły specjalistów zajmujących się statystyką i danymi próbują zmierzyć się z takimi zagadnieniami, jak diagnostyka i nadzór, czynniki ryzyka, a także pochodzenie i ewolucja wirusa. Ci, którzy udzielą odpowiedzi najlepiej spełniających kryteria konkursu, mogą liczyć na 1000 dolarów nagrody od serwisu Kaggle. Termin nadsyłania zgłoszeń w pierwszej rundzie upływa 16 kwietnia.

(fot. Adobe Stock)

AI, big data i SARS-CoV-2

Wyzwanie Kaggle i apel Białego Domu nie znaczą, że sztucznej inteligencji do tej pory nie wykorzystywano w kontekście koronawirusa. Naukowcy używają algorytmów np. do przewidywania, gdzie wirus pojawi się w przyszłości. Próbujemy poznać możliwie najwięcej informacji pochodzących z jak największej liczby źródeł – wyjaśnia John Brownstein, profesor Harvard Medical School. Jego zespół w czasie epidemii SARS w 2002 roku stworzył narzędzie Healthmap, które zbiera dane z portali informacyjnych, czatów i mediów społecznościowych, a następnie przetwarza je i wizualizuje, żeby pokazać, w jaki sposób oraz gdzie rozprzestrzeniają się choroby zakaźne.

(Rozprzestrzenianie się koronawirusa na świecie – graf. Healthmap)

Superkomputer wypatrzył związki i białko

Badaniem koronawirusa zajmuje się również Summit, czyli opracowany przez IBM najszybszy superkomputer świata. Maszyna potrafi wykonać 200 biliardów obliczeń na sekundę, co pozwoliło wskazać 77 związków małocząsteczkowych, które mogą okazać się przydatne w walce z COVID-19. Działanie związków ma polegać na łączeniu się z głównym białkiem koronawirusa, przez które SARS-CoV-2 dostaje się do komórek, i uniemożliwianiu mu infekcji organizmu gospodarza. Żeby wytypować wspomnianą grupę związków, badacze w ciągu dwóch dni przeprowadzili w superkomputerze 8 tysięcy symulacji. Efekt obliczeń nie znaczy, że znaleziono lekarstwo na koronawirusa, ale IBM Summit pozwolił zawęzić pracę naukowców.

5G ABB AI Amazon AR ASTOR Automatyzacja Big data Blockchain Cloud computing Cyberbezpieczeństwo Digital twin DIH Dojrzałość cyfrowa Drony Druk 3D Edge computing Egzoszkielety Energetyka Fabryka przyszłości Fotowoltaika Gartner GOZ HP Human augmentation IBM ICT IIoT Konkursy Koronawirus Logistyka Microsoft ML Motoryzacja MŚP PPP Pracownicy 4.0 Prawo Przemysł 4.0 R&D Raporty Roboty Siemens Startupy VR