Boj proti koronavírusu v číslach od našich odborníkov z Fakulty informatiky na PEVŠ

Koronavírus je jednou z najhlavnejších tém súčasnosti. Média aj sociálne siete neustále upriamujú pozornosť na nový druh vírusu COVID-19 a dozvedáme sa mnoho zaujímavých, ale nie vždy hodnotných informácií. Odborníci z Fakulty informatiky na Paneurópskej vysokej škole v Bratislave sa rozhodli pomôcť s predikciou šírenia sa choroby a poskytli nám údaje svojho výskumu. Prečítajte si viac o tom aký majú názor najnovšie metódy výpočtovej inteligencie na šírenie sa koronavírusu.

Tradičná epidemiológia sleduje nielen identifikáciu zdroja nákazy, ale aj faktor času. Aj vďaka takýmto údajom je možné predikovať, ktoré časti populácie budú v budúcnosti najviac ohrozené. Epidemiológia  a AI  momentálne zohrávajú kľúčovú úlohu nielen pri riešení otázok výskytu ochorenia, ale aj pri predikcií šírenia sa v čase či prepočte odhadu možných nakazení o určité časové obdobie.

Zatiaľ čo laboratóriá na celom svete hľadajú lieky na nový koronavírus, vedci používajú AI (umelú inteligenciu) na to, aby sa pokúsili predpovedať vývoj vírusu v čase a možný dopad na populáciu. Pomôcť s predikciou šírenia choroby sa rozhodli aj odborníci z Fakulty informatiky na Paneurópskej vysokej škole v Bratislave.

Kolektív pracovníkov FI PEVŠ pod vedením prof.Ing. Štefana Kozáka, PhD. rieši aktuálne problémy spoločnosti, ktoré súvisia s modelovaním a predikciou šírenia sa COVID-19.

Pre modelovanie a predikciu šírenia sa nového koronavírusu vyvinul kolektív pracovníkov z FI PEVŠ súbor modelovacích postupov a algoritmov, ktoré umožňujú posúdiť vývoj šírenia COVID-19 a ochrany pred vírusom v rámci Slovenska. Pre riešenie tejto aktuálnej problematiky sú využívané ako konvenčné tak aj najnovšie metódy výpočtovej inteligencie založené na strojovom učení a hlbokých neurónových sieťach.

Kolektív pracovníkov fakulty vyvinul a testoval súbor alternatívnych matematických modelov vytvorených pomocou umelých neurónových sietí.

Matematické modely na báze umelej inteligencie umožňujú na základe reálnych dostupných údajov predikovať vývoj šírenia koronavírusu v krátkodobom a strednodobom horizonte, testovať možnosti doterajšej liečby a spôsoby ochrany pred touto chorobou.

Na obr. 1 a obr. 2 sú zobrazené výsledky modelovania a predikcie testovaných infikovaných obyvateľov SR k 7. 4. 2020.

Obr.1: Modelovanie a predikcia počtu infikovaných obyvateľov s použitím dvoch typov regresných –logistických modelov.

Obr. 2: Modelovanie a predikcia počtu infikovaných obyvateľov s použitím umelých neurónových sietí (neurónový model).

 

Ponuka bakalárskeho štúdia Ponuka magisterského a inžinierskeho štúdia Online prihláška

 

<<< Späť