Соблюдение социальной дистанции отследит искусственный интеллект
26.10.2020

Систему, основанную на анализе больших данных, учат оценивать риск заражения коронавируса по расстоянию между смартфонами. Чем больше данных о динамике распространения вируса будет накоплено, тем точнее станут прогнозы.

Мобильные приложения для отслеживания контактов, которые помогают ограничивать передачу вируса SARS-CoV-2 в условиях пандемии, внедрили уже во многих странах, а компании Apple и Google пообещали встроить соответствующие функции на основе Bluetooth непосредственно в мобильные платформы iOS и Android. Зачастую в таких приложениях применяется разновидность протокола обмена информацией между гаджетами, требующая очень мало электроэнергии, — Bluetooth Low Energy.

В идеале приложение для отслеживания контактов работает так: смартфон через регулярные промежутки времени отправляет по BLE специальный сигнал, а гаджеты других пользователей, находящихся поблизости, принимают его. Если сигнал имеет определенную силу, что указывает на маленькое расстояние между устройствами, то в приложение сохраняет идентификатор пользователя, который с вами контактировал. Если позже у кого-то из пользователей приложения обнаружили заболевание, то с его согласия все контактировавшие с ним получают предупреждение о том, что нужно пройти обследование.

Однако как показал целый ряд исследований, точно определить расстояние между контактирующими по силе сигнала BLE не получается — ввиду особенностей работы этой технологии и потому, что в реальных условиях сигнал может отражаться от различных предметов и искажать результат.

Решение предлагает международная группа ученых в статье, опубликованной в журнале Nature. Они отмечают, что на сегодня процесс передачи COVID-19 еще далеко не изучен, но считается, что высокий риск заражения существует, если два человека дольше 15 минут находятся на расстоянии меньше двух метров друг от друга.

Ученые провели эксперименты с участием нескольких десятков человек в среде со сложными условиями распространения радиоволн, регистрируя силу сигнала смартфона в зависимости от времени. Используя эти данные, они составили учебную выборку данных для классификатора, оценивающего риск заражения. Затем систему проверили на новых данных. Точность, с которой искусственный интеллект определял вероятность заражения, достигала 95%.

Ученые уверены, что широкое внедрение разработанной ими методики позволит со временем, когда будет накоплено больше данных о передаче вируса, усовершенствовать ее и гораздо точнее прогнозировать реальный риск заражения, причем без проведения неэтичных экспериментов с участием реальных инфицированных.

Больше информации об интересных событиях, тенденциях и фактах в сфере цифровой экономики, мнений экспертов, а главное — ярких рассказов о решениях на основе данных в социальной сфере, здравоохранении, культуре, образовании, благотворительной и волонтерской деятельности, читайте в новом проекте «DobroData. Данные на службе добра». Пусть тех, кто умеет делать мир лучше, станет больше! Возрастная маркировка: 12+