Во всем мире заразились более 82 миллионов человек, и число новых случаев заболевания COVID-19 в последние месяцы продолжает расти. Пока мы с нетерпением ждем вакцин, искусственный интеллект уже борется с вирусом на нескольких фронтах — от предсказания структуры белка и диагностики пациентов до автоматической дезинфекции общественных мест.
В рамках нашей годовой серии Synced рассказывается о 10 усилиях с использованием ИИ, которые способствовали борьбе с COVID-19 в 2020 году.
АльфаФолд
Чтобы помочь мировому исследовательскому сообществу лучше понять коронавирус, британская компания по искусственному интеллекту и исследовательская лаборатория DeepMind в марте использовали свою систему AlphaFold, чтобы опубликовать прогнозы структуры шести белков, связанных с атипичной пневмонией. -CoV-2, вирус, вызывающий COVID-19. В августе DeepMind опубликовала дополнительные прогнозы структуры SARS-CoV-2 для пяти недостаточно изученных целей SARS-CoV-2.
AlphaFold был представлен в декабре 2018 года. Система глубокого обучения предназначена для точного прогнозирования структуры белка, даже когда нет доступных структур аналогичных белков, и может создавать 3D-модели белков с точностью SOTA. 30 ноября последняя версия AlphaFold была отмечена за решение грандиозной задачи Критическая оценка предсказания структуры белка (CASP) раз в два года с непревзойденным уровнем точности. DeepMind говорит, что успех AlphaFold демонстрирует влияние ИИ на научные открытия и его потенциал для значительного ускорения прогресса в некоторых из самых фундаментальных областей, которые объясняют и формируют наш мир.
Диагностика заражения COVID-19 за секунды
КТ (компьютерная томография) легких и тесты на нуклеиновые кислоты являются двумя основными диагностическими инструментами, которые врачи используют для подтверждения инфекции COVID-19, а КТ имеет решающее значение для подтверждения диагноза инфекции легких и оценки тяжести.
В январе Шанхайский клинический центр общественного здравоохранения (SPHCC) сотрудничал с китайским ИИ-стартапом YITU Technology, подразделением здравоохранения, которое предоставляет решения для медицинской визуализации на основе ИИ для диагностики рака легких, для создания считывателя изображений с помощью ИИ.
К 5 февраля система диагностики ИИ была развернута в четырех больницах провинции Хубэй, которые столкнулись с продолжающейся нехваткой врачей и материалов. В систему были встроены функции, отвечающие конкретным потребностям клинических отделений, таких как радиология, респираторные заболевания, неотложная помощь, интенсивная терапия и т. д.
COVID-19 Open Research Dataset Challenge
В ответ на пандемию COVID-19 Белый дом США в марте присоединился к исследовательским группам, чтобы объявить о выпуске набора данных открытых исследований COVID-19 (CORD-19) научной литературы о COVID-19, SARS-CoV- 2 и группа коронавирусов. Релиз содержал срочный призыв к мировым экспертам по искусственному интеллекту разработать новые методы интеллектуального анализа текста и данных, которые могут помочь научному сообществу ответить на высокоприоритетные научные вопросы, связанные с COVID-19.
Интернет-сообщество Kaggle по машинному обучению проводит вызов набора данных CORD-19, в котором определены 10 задач, основанных на ключевых научных вопросах, разработанных в сотрудничестве с ВОЗ и Постоянным комитетом Национальной академии наук, инженерии и медицины по новым инфекционным заболеваниям и 21 веку. Угрозы здоровью.
Складной@Дом
Разработанный Лабораторией Панде в Стэнфордском университете в 2000 году как проект распределенных вычислений для моделирования динамики белков, включая процесс сворачивания белков и движения белков, связанных с различными заболеваниями, проект Folding@Home направлен на создание сети белков. Динамические симуляции запускаются на персональных компьютерах добровольцев, чтобы предоставить информацию, которая может помочь исследователям в разработке новых терапевтических средств.
Текущим направлением Folding@Home является моделирование структуры шиповидного белка 2019-nCoV для определения участков, на которые могут быть нацелены терапевтические антитела. Коронавирусы проникают в клетки через спайковый белок на их поверхности, который связывается с рецепторным белком клетки легкого. Понимание структуры вирусного шиповидного белка и того, как он связывается с рецептором клетки-хозяина человека ACE-2, может помочь ученым остановить проникновение вируса в клетки человека. Любой, кто хотел бы пожертвовать свои неиспользуемые вычислительные мощности, может присоединиться к борьбе Folding@Home с коронавирусом.
КОВИД-Нет
В марте канадский стартап DarwinAI выпустил COVID-Net, нейронную сеть с открытым исходным кодом для обнаружения COVID-19 с помощью рентгенографии грудной клетки (рентген). Генеральный директор компании Шелдон Фернандес говорит, что COVID-Net использовали исследователи из Италии, Канады, Испании, Малайзии, Индии и США.
Фернандес объясняет, что вместо того, чтобы рассматривать ИИ как инструмент, его компания переосмысливает ИИ как помощника, который учится на потребностях разработчика и впоследствии предлагает несколько подходов к проектированию с различными компромиссами, чтобы обеспечить быстрый и итеративный подход к построению модели.
Ковид-Здравомыслие
В ответ на пандемию COVID-19 Андрей Карпати — директор по искусственному интеллекту и Autopilot Vision в Tesla и разработчик веб-интерфейса arXiv sanity Keeper — представил Covid-Sanity, веб-интерфейс, предназначенный для навигации в потоке bioRxiv. и medRxiv COVID-19, а также сделать исследования более доступными для поиска и сортировки.
Covid-Sanity упорядочивает документы, связанные с COVID-19, с помощью «наиболее похожего» поиска, в котором используется образцовая SVM, обученная на векторах признаков TF-IDF из рефератов статей. Это похоже на поисковую систему Google, которая реагирует, находя релевантность запроса во всех текстах, ранжирует по степени сходства и возвращает результаты из топ-k. На основе рефератов статей веб-интерфейс возвращает все статьи, похожие на наиболее подходящий результат работы, по запросу.
Волонтерские команды дронов для дезинфекции COVID-19
Дезинфекция общественных мест — сложный, но важный процесс в борьбе с распространением COVID-19. В Китае по всей стране возникли специальные группы любителей дронов DJI, чтобы предоставлять эту услугу бесплатно. К февралю общий охват дезинфекцией сельскохозяйственных дронов DJI превысил 600 миллионов квадратных метров в более чем 1000 деревень, включая школы, изолятори, заводы по переработке пищевых отходов, мусоросжигательные заводы, центры профилактики эпидемий скота и птицы и многое другое.
DJI, базирующаяся в Шэньчжэне, является ведущей компанией по производству дронов и связанных с ними технологий. В феврале они запустили проект «Армия DJI против вируса», предоставляя субсидии для поддержки работающих пилотов, средства для защитных комплектов для пилотов и помощь деревням, которые проводят дезинфекцию с помощью дронов. Во время миссий также предоставлялись запасные части и услуги по ремонту дронов.
Автономные транспортные средства доставки справляются с пандемией
Многие автономные транспортные средства с искусственным интеллектом передвигались по улицам Китая в ответ на вспышку COVID-19. Разработанные и модифицированные для этой цели китайской O2O-службой Meituan, транспортные средства Modai (Волшебная сумка) доставляли столь необходимые продукты в населенные пункты пекинского района Шуньи.
Самоуправляемые транспортные средства доставки, такие как Modai, были эффективным решением проблемы вызванного COVID всплеска онлайн-заказов продуктов и необходимости сократить межличностные контакты для замедления распространения болезни. Срочные нужды и пустые улицы привлекли многие компании к автономной доставке — JD Logistics разработала беспилотные автомобили для доставки в Ухане и впервые доставила медикаменты в Девятую больницу Ухани, а самоуправляемый автомобиль Suning Logistics 5G Wolong доставил свой первый заказы в Сучжоу.
ИИ для мытья рук
Согласно отчету Reuters, японская компания Fujitsu Ltd разработала монитор с искусственным интеллектом, чтобы работники здравоохранения, отелей и пищевой промышленности правильно мыли руки. Система основана на технологии наблюдения за преступностью, которая выявляет подозрительные движения тела, а также может распознавать и классифицировать сложные движения рук. Он проверяет, выполняют ли люди шестиступенчатую процедуру мытья рук министерства здравоохранения Японии, аналогичную рекомендациям ВОЗ (мыть ладони, мыть большие пальцы, между пальцами и вокруг запястий и чистить ногти). Монитор может даже помечать людей, не использующих мыло.
Решение для ухода за пожилыми людьми с помощью искусственного интеллекта
Фей-Фей Ли, профессор компьютерных наук из Стэнфорда и содиректор Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), поделилась своими мыслями о технологиях искусственного интеллекта, которые могут помочь пожилым людям во время пандемии коронавируса в апреле COVID-19 и искусственного интеллекта. : виртуальная конференция. Ли определил сенсорную технологию умного дома на базе ИИ как способ помочь семьям и врачам удаленно контролировать находящихся дома пожилых людей на предмет симптомов инфекции, прогрессирования или регресса симптомов, а также, возможно, помочь справиться с их хроническими проблемами со здоровьем.
Исследовательское учреждение Strategy Analytics предсказывает, что рынок умного дома возобновится в 2021 году, а потребительские расходы увеличатся до 62 миллиардов долларов США. Ожидается, что послепандемический глобальный рынок устройств для умного дома сохранит совокупный годовой темп роста на уровне 15 процентов.
По мере того, как усилия по контролю за распространением COVID-19 продолжаются, отслеживание контактов стало инструментом общественного здравоохранения, где машинное обучение может сыграть важную роль в оптимизации систем. В разных странах разработаны цифровые процессы отслеживания контактов с мобильными приложениями с использованием таких технологий, как Bluetooth, Глобальная система позиционирования (GPS), социальные графы, сетевой API, данные мобильного отслеживания, физические адреса системы и т. д. Эти приложения собирают массивные данные от отдельных лиц. , которые инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта анализируют для выявления и отслеживания уязвимых людей.
Исследование, опубликованное Национальной медицинской библиотекой США, показывает, что к июню более 36 стран успешно использовали цифровые системы отслеживания контактов, используя смесь ML и других методов.
Корреспондент: Юань Юань | Редактор: Майкл Саразен
Синхронизированный отчет | Обзор китайских решений искусственного интеллекта в ответ на пандемию COVID-19 — 87 тематических исследований от более чем 700 поставщиков ИИ
В этом отчете предлагается взглянуть на то, как Китай использует технологии искусственного интеллекта в борьбе с COVID-19. Он также доступен на Amazon Kindle. Вместе с этим отчетом мы также представили базу данных, охватывающую дополнительные 1428 решений искусственного интеллекта для 12 сценариев пандемии.
Нажмите здесь, чтобы найти больше отчетов от нас.
Мы знаем, что вы не хотите пропустить ни одной новости или научного открытия. Подпишитесь на нашу популярную рассылку Synced Global AI Weekly, чтобы получать еженедельные обновления AI.
