Amazon Web Services rilascia strumenti machine learning per prevenire la diffusione di COVID-19
Amazon Web Services ha reso disponibili in forma open source un nuovo simulatore e una serie di strumenti machine learning che consentono di studiare e provare a prevedere la diffusione dei contagi della pandemia COVID-19. Si tratta di un insieme di strumenti e dati che possono consentire di far luce sulle complessit di questo virus, offrendo un simulatore di diffusione e vari modelli per testare l’impatto di varie strategie di intervento.
Nonostante oggi si conosca qualcosa in pi di COVD-19 rispetto agli esordi della pandemia, la costruzione di un corretto modello epidemiologico un compito ancora arduo. Questo perch necessario dapprima identificare le variabili che possono influenzare la diffusione della malattia a livello di citt, poi a livello di Paese e infine a livello di popolazioni. Un efficace modello di intervento deve poi essere in grado di modificare le strategie (chiusure, quarantene) esplorando le tendenze di malattie che hanno mostrato tendenze simili a quelle di COVID-19
Studiare e prevenire la diffusione della pandemia COVID-19 con il Machine Learning di AWS
I modelli machine learning messi a disposizione da AWS compiono una stima della progressione della malattia confrontando i dati con i risultati storici. Questo offre la possibilit a scienziati e ricercatori di sfruttare un simulatore per riprodurre scenari ipotetici per diversi approcci di intervento e usare modelli a livello statale negli USA, in India e nei Paesi Europei.
Il simulatore di AWS in grado di assegnare una serie di probabilit alle variabili della malattia per ciascun individuo, come ad esempio il lasso di tempo che intercorre tra l’esposizione al patogeno e lo sviluppo di sintomi. E’ possibile inoltre studiare le dinamiche a livello di popolazione, in maniera tale che il passaggio di un individuo da uno stato a quello successivo sia condizionati dagli stati degli altri individui della popolazione. Per esempio un individuo pu passare da “sucettibile” a “esposto” a seconda di fattori come la vulnerabilit a causa di condizioni pre-esistenti o a interventi esterni come il distanziamento sociale.
“Il nostro codice open source simula le proiezioni dei casi COVID-19 a vari livelli di granularit regionale. L’output la proiezione dei casi confermati totali su una tempistica specifica per uno stato o un paese target, per un dato grado di intervento. La nostra soluzione cerca innanzitutto di capire il tempo approssimativo per raggiungere il picco e le percentuali di casi previste dei casi COVID-19 giornalieri per l’entit target (stato / paese) mediante l’analisi dei modelli di incidenza della malattia. Successivamente, seleziona i parametri ottimali utilizzando tecniche di ottimizzazione su un modello di simulazione. Infine, genera le proiezioni dei casi confermati giornalieri e cumulativi, a partire dall’inizio dell’epidemia fino un periodo di tempo specificato in futuro” si legge nel blog ufficiale di AWS.
Amazon Web Services non la sola ad aver rilasciato modelli ML e set di dati per aiutare a sviluppare adeguate misure di intervento per contenere la diffusione della pandemia: Google ha reso pubblici i suoi nel mese di marzo, mentre Facebook li ha rilasciati qualche giorno fa.
