AI供电算法释放以检测南非的第三波

一个人工智能(AI)的算法,设计了威特沃特斯兰德大学的(智慧大学)与iThemba实验室合作,豪登省的省级政府和加拿大约克大学,显示有一个低风险的三分之一感染波COVID流行在所有省份的南非。

通过预测未来日常确认的情况，AI供电的早期检测系统功能历史数据来自南非的过去的感染历史，包括移动索引，严格指数和流行病学参数等功能。

“这些参数与可以遏制、控制和减轻COVID-19大流行的临床公共卫生措施一致，”约克大学Dahdaleh全球卫生研究所所长詹姆斯·奥尔宾斯基博士说。

基于AI的算法并行工作，并支持已有的数据现有算法这是基于更经典的分析。这两种算法都是独立工作的，并且每天都会更新。两个独立算法的存在增加了算法预测能力的鲁棒性。基于人工智能的分析数据发表在a网站这是每天更新。

“目前的数据显示了Covid-19的第三个感染浪潮的风险在南非的大部分省份，但我们仍然保持高度脆弱，”斗牛士粒子物理研究所主任布鲁斯梅利达教授说大学。

至关重要的是，南非人民继续坚持南非政府的Covid规定，并采取所有必要的预防措施，以防止大流行的传播。

感染波的出现是由难以预测的情况而导致的，因此控制。在这种复杂的环境中，早期检测算法可以提供早期预警对政策制定者和民众而言。早期检测算法能够在数据显示与新浪潮的到来相一致的重大变化时发出警报。

虽然基于算法的预测永远不会是100％准确的，但Mellado相信该模型在至少为期两周的时间内呈现非常好的预测。虽然可以在长期期间进行预测，但这些预测变得不太准确。

该模型在所有南非省份的海浪中的临时期间培训。通过在过去的峰期间进行的数据测试了算法，以评估其性能。

“人工智能技术为我们开发早期检测和警报系统提供了宝贵的潜力，在当前大流行的风险和不确定性下，这些系统是快速和动态决策所急需的，”灾害和应急管理教授、约克大学高级灾害研究所副主任Ali Asgary说。紧急情况和快速响应模拟(www.adersim.info.yorku.ca)

AI在导航中非常有效复杂的问题具有大量的参数和维度，同时从数据中学习。数据本身隐藏了大量人工智能可以有效提取的信息。

“我们团队开发的早期检测算法对于第三波来说，通过AI的力量来产生基于数据的解决方案，以获得高度复杂的问题，“撞机粒子物理研究所主任Mellado教授说。

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