Новости Днепра

Facebook выпустила собственные модели прогнозирования распространения Covid-19 под открытым исходным кодом — разработки опубликовали на GitHub. Таким образом компания хочет помочь органам здравоохранения планировать распределение ресурсов. Об этом представители Facebook рассказали TJ.

Компания начала разрабатывать модели для прогнозирования Covid-19 ещё в апреле 2020 года совместно с Курантовским институтом математических наук, Политехническим университетом Каталонии и Факультетом математики и Data Science в Венском университете. В компании утверждают, что добились успехов в точности прогнозирования распространения заболевания в США, а теперь модели начали активно применять в Евросоюзе — особенно хорошо они показывают себя на больших временных промежутках до двух недель.

Оценка качества модели искусственного интеллекта Facebook с другими современными прогнозными моделями, где 0 — наилучший рейтинг, а 1 — наихудший

Центральная часть модели Facebook — механизм предсказания будущих случаев заболевания в конкретном округе или районе на основе статистики о недавних заболеваниях в похожих местах страны. Как отметили исследователи, особой важной деталью системы оказалась взаимосвязанность разных американских округов.

В Facebook учли эту особенность, добавив в модель «индекс социальной связи», который измеряет взаимосвязи между двумя территориями на основе социального графа пользователей соцсети. Исследователи нашли закономерность: в схожих районах люди были связаны от двух до восьми раз сильнее, чем в несвязанных округах — это отражалось на заболеваемости.

Распространение вакцины тоже повлияло на Covid-19, поэтому в Facebook учли этот фактор. Модель стала лишь временно стала немного менее эффективной после того, как в США начали распространять вакцины. После появления общедоступных данных точность прогнозирования вернулась к изначальным значения. В Facebook утверждают, что точность нейросетей превысила самые эффективные прогнозы в феврале и марте.

Сравнение модели Facebook с другими прогнозными моделями по критерию средней ошибки

Теперь компания надеется, что исследователи со всего мира будут применять, расширять и дорабатывать модель совместно, чтобы ещё сильнее повысить её точность.

Источник: tjournal.ru