[email protected] +994505971227

Koronavirusla mübarizədə Data Science və Süni İntellekt'in rolu

Əsas səhifə >Data bloqu >Koronavirusla mübarizədə Data Science və Süni İntellekt'in rolu

Neçə gündür ki, Amazon, Google, Microsoft, Apple və Facebook kimi məşhur platformaların menecerləri görüşlər təşkil edərək koronavirus probleminə qarşı Big Data, AI və s. anlayışların köməyi ilə necə mübarizə aparmaq olar deyə müzakirələr aparırlar. Bu müzakirələrin böyük bir hissəsini isə datanın modelləşdirilməsi və izlənilməsi tutur. Buna oxşar görüşlərin birində Ağ Ev görüşdəki şirkətlərdən öyrənmək istədi ki, virusa qarşı datadan istifadə edərək necə effektiv mübarizə aparmaq olar. Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatı isə qeyd edir ki, Çinin koronavirusa qarşı effektiv mübarizəsinin əsas səbəbi Big Data və AI-dan düzgün istifadədir.

Bütün bu sadaladığımız faktorlar virusa qarşı mübarizədə Data Science, AI kimi anlayışların nə dərəcə uğurlu ola biləcəyini göstərir. Burada əsas məsələ isə həmin anlayışlardan düzgün və səmərəli formada istifadə etməkdir.

 

1. Necə oldu ki Kanadada yerləşən bir platforma Çində yaranan COVID-19 adlı virusun fərqinə varan ilk şirkət oldu?

2019-cu ilin dekabrın 30-da BlueDot adlı Torontoda qurulmuş yoluxucu xəstəliklərə nəzarət platforması Çinin Uhan bölgəsində bir bazar ətrafında yaranan “qeyri-adi xəstəlik”lə bağlı bütün özəl sektor və dövlət sektorundan olan müştərilərinə xəbərdarlıq etdi. Bununla da virusun fərqinə varan və reallığını dərk edən ilk platforma olmağı bacardı. Sual yaranır, Kanadada qurulan bir platforma necə ola bilər ki, Çinin hansısa bir bölgəsində bir bazarın ətrafında yaranan virusu tanıya bildi və bununla bağlı ilk tədbirləri gördü? Təbii ki, AI, Machine LearningBig Data sayəsində.

Xəbərdarlıq zamanı BlueDot xəstəliyə yoluxmuş insanların sayının 27 nəfər olduğunu və xəstəliyin baş verdiyi bazarın isə dəniz məhsulları və canlı heyvanlar satışı ilə məşğul olduğunu bildirdi. Bundan əlavə, platforma Uhanla çox yaxın əlaqəsi olan şəhərlərin və ölkələrin siyahısını hazırladı və bununla da virusun potensial yayılma zonalarını bəlli etdi. Həmin zonalar bunlardır: Sinqapur, Pxuket, Taybey, Banqkok, Seul, Tokyo və Honkonq. Nəticədə həmin bu 7 şəhər məhz platformanın təxmin etdiyi kimi koronavirusun rast gəlindiyi şəhərlər siyahısında ilk yerləri tutdu. Bununla da BlueDot bütün müştərilərini yayılan virusla bağlı tamamilə düzgün informasiya və data ilə təmin etməyi bacardı.

Təbii ki, BlueDot platforması sadəcə Uhan ərazisindəki xəbər başlıqları datasından istifadə edərək bunu öz müştərilərinə bildirmişdi. Yəni virus onsuz da mövcud idi, platforma onun yarana bilmə ehtimalını təxmin etməmişdi, sadəcə mövcudluğunun fərqinə varmışdı. İndiki dövrdə virusun yaranma ehtimalını təxmin etmək, demək olar ki, mümkünsüzdür, amma ən azından onunla mübarizə yollarında texnologiyadan istifadə eləmək olar. Həmin mübarizə üsullarından ən uğurlusu isə Tayvanın virus strategiyası oldu deyə bilərik.

2. Tayvanın Big Data-dan istifadə edərək koronavirusa qarşı effektiv mübarizəsi.

Yuxarıda qeyd etdiyimiz kimi Tayvan BlueDot platformasının ən riskli hesab etdiyi ərazilərdən biri idi, hətta ikincisidir deyə bilərik. Region Çinin torpaq ərazisindən sadəcə 130 km uzaqlıqda yerləşir və minlərlə insan hər gün Çindən Tayvana və ya Tayvandan Çinə səyahət edir. Qeyd edək ki, 23 milyon vətəndaşa sahib Tayvanın 1 milyondan daha çox vətəndaşı Çində yaşayır və ya işləyir. Buna baxmayaraq, Tayvan rəsmiləri koronavirusun yayılma sürətinin əhəmiyyətli dərəcədə azaldığını bildirirlər. Mart ayının 11-də Tayvanda 50-dən az virusa yoluxmuş insan var idi, müqayisə üçün qeyd edək ki, həmin rəqəm eyni vaxtda Cənubi Koreyada 8 mini keçmişdi.

Bu möhtəşəm statistikanın səbəbi Tayvan rəsmilərinin Big Data-dan effektiv formada istifadəsidir. Belə ki, virus yayılmağa başladıqdan etibarən artıq onlar virusun kimdən-kimə keçməsi haqqında xəritə hazırlamış və həmin şəxslərin karantində saxlanılmasına nail olmuşdular. Həmçinin, onlar ölkə ərazisindəki bütün xəstəxanaların data bazalarından istifadə edir, bununla da insanların 14 gün ərzində səyahət etdiyi məkanları və simptomları əvvəlcədən izləyə bilirdilər.

Maraqlıdır ki, Tayvan hökuməti informasiya texnologiyaları vasitəsilə, həmçinin, ərazinin tibbi maska tələbini təxmin etdi və buna uyğun istehsal prosesinə başladı. Həmçinin, həmin maskaların satış qiymətinə limit qoyuldu. Xalq isə sahib olduqları xüsusi id-lər olan kartlarla tibbi maska ala bilirdi. Hətta əsgərlər belə fabriklərdə tibbi maska istehsalı üçün çalışırdılar.

Hal-hazırda isə Tayvanın Milli Səhiyyə Komandanlığı Mərkəzinin rəhbərliyi altında onlarla data analitik 7/24 xalqa xidmət göstərir. Maraqlıdır ki, bütün bu strategiya planı ölkənin keçmiş təcrübələrinə əsaslanır. Belə ki, 2003-cü ildə yayılmağa başlayan SARS virusu Tayvanın epidemiyalarla mübarizə planı hazırlamasına səbəb olmuşdu. Nəticədə isə bu ilin yanvarın 20-də Big Data-nın köməyi ilə strategiya planının tətbiqinə başladılar və statistikalar da göstərir ki, kifayət qədər uğurlu oldular.

3. Virusun izlənməsi və mübarizə üsulları.

Harvard Tibb Məktəbində epidemik və pandemik xəstəlikləri əvvəlcədən təxmin etmək prosesi üzərində araşdırmalar aparan Con Braunşteyn qeyd edir ki, viruslarla bağlı çox böyük ölçülərdə data dövlət kanalları vasitəsilə yox, daha çox onlayn diskussiya forumlarından, xəbər saytlarından, bloqlardan və sosial mediadan gəlir. Bununla da o demək istəyir ki, əvvəlcədən virusu təxmin etmək üçün ilk öncə həmin datalar yığılmalı, kateqoriyalara bölünməli, sinifləndirilməli və üzərində işlənilməlidir. Təbii ki, bu proses ilkin olaraq virusun yayılma sürətini düzgün izləməkdən asılıdır. Hal-hazırda Facebook bu məqsədlə anonimləşdirilmiş istifadəçi datasından istifadə edir, həmin istifadəçilərin səyahət tarixçələrini qeydə alır və yüksək keyfiyyətli sıxlıq xəritələri hazırlayır. Hansı ki, həmin bu proseslər virusun hansı istiqamətdə və hansı sürətlə yayılacağını təxmin etməyə kömək edir.

Digər ən effektiv üsullardan biri isə AI-dən istifadə edərək xüsusi kameralarla insanların bədən tempraturlarını ölçməkdir. Çinin Çendu regionunda xüsusi kameralar vasitəsilə bütün insanların tez bir zamanda bədən istiliklərini ölçmək olur və bu səhiyyə işçilərinə xüsusi vaxt qazandırır. Həmin bu termik skanerlər hal-hazırda Çindəki əhalinin sıx olduğu ərazilərə quraşdırılır. Qeyd edək ki, Çendu regionunda dəmiryolu stansiyalarından gün ərzində 50 min insan istifadə edir. İndi isə Çinin AI platformaları Big Data köməyi ilə üz tanıma və istilik ölçmə funksiyalarını birləşdirib, istiliyi yüksək olan şəxslər haqqında bütün datanı rəsmilərə ötürə bilməyə nail olmağa çalışırlar. Üz tanıma və real-ad sistemi rəsmilərə potensial virus daşıyıcılarını izləməkdə və onları daha tez zamanda məlumatlandırıb izolyasiya etməkdə daha faydalı olacaq.

AI, Big Data və Machine Learning sadəcə virusu izləməkdə və onun trayektoriyasını və sürətini təxmin eləməkdə yox, digər bir neçə mübarizə üsullarında da xüsusi işə yarayır. Bunların ən maraqlı örnəklərindən biri pilotsuz uçuş aparatlarından istifadə edərək səhiyyə əşyalarını təhlükəsiz və sürətli yolla virusla mübarizə məntəqələrinə çatdırılma prosesidir. Terra Drone şirkəti pilotsuz uçuş aparatları vasitəsilə tez bir zamanda xəstəxanaları karantin materialları ilə təmin etmək funksiyasına malikdir. Bundan əlavə, həmin aparatlar ictimai ərazilərə nəzarətdə və termik ölçmələrdə də işə yarayır.

Bundan əlavə, hal-hazırda Çin sosial şəbəkələrində çat-botlar dayanmadan xidmət göstərir, bu da xəstəxanaların yükünü ciddi formada azaldır. İnsanlar virusun simptomlarını, nə etməli olduqlarını və s. həmin çat-botlar sayəsində daha tez öyrənmiş olurlar.

Nəticə

2003-cü ildə SARS virusu yayılmağa başladıqda ölkə rəsmiləri virusun necə yayıldığını fərqinə varmaqda çox çətinlik çəkdilər və buna görə də, virusa qarşı effektiv mübarizə aparmağa nail ola bilmədilər. Bu eynilə Ebola virusu zamanı da belə oldu və nəticədə hər iki virusdan minlərlə insan həyatını itirdi. İndi isə üstün texnologiya, AI, Big Data və Machine Learning sayəsində insanlıq daha güclüdür və virusla daha güclü mübarizə aparmaq potensialına sahibdir. Məhz bunun nəticəsidir ki, datadan istifadə edən ölkələr və şəhərlər tez bir müddət ərzində virusun qarşısını almağı bacardı və yayılma sürətini zəiflətdi. Halbuki İran, İtaliya və digər ölkələrdə proses tamamilə əksinə oldu və hələ də həmin ölkələrdəki bəzi insanalar və bəzi dövlət rəsmiləri prosesi ciddiyə almamağa davam edirlər. Vaxtında hazırlanmış strategiya planı və həmin planların effektiv tətbiqi virusla mübarizədə çox önəmli rol oynayır.

Həmçinin, qeyd etmək lazımdır ki, virus zamanı sürətli formada dövlətlərin bütün hər şeyi siyahılaşdırması və data halına salması bəzi insanlar arasında narahatçılıq yaradır. İnsanların şəxsi datasının yığılması prosesi minimalizm qaydasına əməl etməlidir və lazım olmayan məlumatları əldə etməməyə çalışaraq limiti keçməməlidir. Bu proses ərzində heç bir informasiya sızdırılmamalı və istifadə olunduqdan sonra isə silinməlidir.

Böhran zamanı dövlətlər adətən vaxt qıtlığından ağır situasiyalarda qəliz qərarlar almaq məcburiyyətindədirlər. Bu qərarlar həmin ölkələrin əhalisinə mədəni cəhətdən uyğun olmaya bilər və insanlar da buna sensitiv reaksiyalar göstərə bilərlər. Amma böhranı və səbəblərini vaxtında tanıya bilmək, əhaliyə tez-tez bununla bağlı izahatlar vermək, informasiyalarla bağlı şəffaflığı qorumaq dövlətlərə imkan verir ki, əhalinin panikaya düşməsinə qarşı çıxsın və virusa qarşı mübarizə apara biləcəyinə inandırsın. Bunun yolu isə məqalədə də sübut olunduğu kimi Big Data, AI, Machine Learning və s. kimi innovativ texnoloji anlayışların effektiv istifadə olunmasından keçir.  

 

İstifadə edilmiş mənbələrin siyahısı.

 

  1. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2020/03/13/coronavirus-how-artificial-intelligence-data-science-and-technology-is-used-to-fight-the-pandemic/#6f715a9e5f5f / Coronavirus: How Artificial Intelligence, Data Science And Technology Is Used To Fight The Pandemic
  2. https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2762689 / / Response to COVID-19 in Taiwan
  3. https://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/devices/big-data-helps-taiwan-fight-coronavirus / Big Data Helps Taiwan Fight Coronavirus
  4. https://www.bbc.com/news/technology-51851292 / Coronavirus: How can AI help fight the pandemic?
  5. https://www.usnews.com/news/best-countries/articles/2020-03-11/how-scientists-are-using-artificial-intelligence-to-track-the-coronavirus / How AI Tracks the Coronavirus Spread
  6. https://www.aljazeera.com/news/2020/03/china-ai-big-data-combat-coronavirus-outbreak-200301063901951.html / How China is using AI and big data to fight the coronavirus
  7. https://www.analyticsinsight.net/big-data-effective-response-coronavirus-outbreak/ / IS BIG DATA EFFECTIVE IN RESPONSE TO CORONAVIRUS OUTBREAK?
  8. https://securityboulevard.com/2020/03/why-big-data-missed-early-warning-signs-of-covid-19/ / Why Big Data Missed Early Warning Signs of COVID-19

Məsud Alısoy

Data Enthusiast