00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
مدار الليل والنهار
02:30 GMT
150 د
مدار الليل والنهار
05:00 GMT
183 د
مدار الليل والنهار
11:00 GMT
183 د
مدار الليل والنهار
18:00 GMT
120 د
مدار الليل والنهار
20:00 GMT
30 د
مدار الليل والنهار
02:30 GMT
150 د
مدار الليل والنهار
05:00 GMT
183 د
مدار الليل والنهار
11:00 GMT
183 د
عرب بوينت بودكاست
16:03 GMT
36 د
مدار الليل والنهار
18:00 GMT
120 د
مدار الليل والنهار
20:00 GMT
31 د
أمساليوم
بث مباشر

علماء يابانيون يتحققون من صحة توقعات "غوغل" حول تفشي فيروس "كورونا"

© Sputnik . Алексей Витвицкий / غوغل / الانتقال إلى بنك الصورغوغل
غوغل - سبوتنيك عربي
تابعنا عبر
قارن العلماء اليابانيون التقديرات التنبؤية للوضع مع " كوفيد19" للنموذج الإحصائي التقليدي ونموذج "غوغل" باستخدام الذكاء الاصطناعي.

واتضح أن دقة النموذج "اليدوي" التقليدي أعلى بكثير، بحسب ما تم نشره من نتائج للبحث على موقع medRxiv preprint.

وبدأت شركة "غوغل" منذ مايو 2020 باستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بحالات المرض في الولايات المتحدة الأمريكية، وفي نوفمبر بدأت بتقديم خدمتها لجميع دول العالم.

وقرر الباحثون في جامعة طوكيو في محافظة إيباراكي والمعهد الوطني للأمراض المعدية في طوكيو مقارنة دقة تنبؤات "غوغل" بنموذجهم الإحصائي استنادا إلى بيانات من سلطات المراقبة.

واعتمد نموذج العلماء اليابانيين، الذي يبلغ مدى توقعه سبعة أيام، معايير التنبؤ التقليدية، على عدد الحالات قبل 14 يوما، وعدد المرضى الذين تم تحديدهم، بالإضافة إلى بيانات عن الوصفات الطبية للأسبوع السابق.

غير أن ما تستند إليه توقعات "غوغل" غير معروف للمؤلفين.

للحصول على معلومات حول الأمراض المعدية، أخذ العلماء البيانات الرسمية للسلطات الوطنية لمراقبة الأمراض المعدية (المراقبة الوطنية الرسمية للأمراض المعدية - NOSSID) والوصفات الطبية (مراقبة الوصفات الطبية - PS).

وقام المؤلفون بتقييم القوة التنبؤية للنموذجين من حيث درجة التناقض ومعامل الارتباط بين التنبؤات والبيانات الحقيقية.

ويُقصد بمعامل الارتباط إجراء تقييم نوعي، فهو يشير فقط إلى ما إذا كانت البيانات متناسبة مع التوقعات أم لا. لذلك، استخدم الباحثون معامل عدم المطابقة كمعامل مقارنة - مجموع الفروق المطلقة بين البيانات والتنبؤ مقسوما على حجم العينة.

من حيث القيمة المطلقة، كان معدل الاختلاف في توقعات "غوغل" 27.7 في المائة في الأسبوع الأول في اليابان، في حين أن معدل الاختلاف للنموذج المستخدم في هذه الدراسة كان 3.47 في المائة فقط.

كما وترتبط توقعات "غوغل" ارتباطا سلبيا بشكل كبير بالبيانات الفعلية المرصودة، والنموذج الإحصائي، على الرغم من أنه طفيف، مرتبط بشكل إيجابي.

يعتقد المؤلفون أن تنبؤات الذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل كبير على نموذجها الرياضي الأساسي، والذي يعتمد على تراكم مناعة القطيع، وأنه بالكاد كان قادرا على التنبؤ بتفشي فيروس كورونا في شهر يوليو في اليابان.

وقد تمكنت النماذج الوبائية القائمة على الذكاء البشري من القيام بذلك. واستنتج العلماء أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه حتى الآن التنبؤ بتطور مثل هذه الأمراض المعدية المعقدة مثل "كوفيد 19"، ومن الأصح استخدام طرق التنبؤ التقليدية في الوقت الحالي.

في الوقت نفسه، لاحظوا أن نموذجهم ونموذج Google AI قيموا معلومات مختلفة قليلاً. تتوقع Google عدد الحالات التي تحدث لأول مرة، ويتنبأ النموذج "اليدوي" الإحصائي بعدد الحالات المكتشفة.

شريط الأخبار
0
للمشاركة في المناقشة
قم بتسجيل الدخول أو تسجيل
loader
المحادثات
Заголовок открываемого материала