左手にビッグデータ、右手に人工知能。これらのプログラマーは、パンデミック中に何をしたのでしょうか?

今年初めの流行は、特にCOVID-19の非常に感染力が強い性質により、適切な免疫ワクチンがない中で原始的な隔離方法でその拡散を阻止することが極めて困難であるという点で、私たちの不意を突いたものでした。

[[334832]]

しかし、我が国は迅速かつ成功裏に疫病を抑制し、世界でも最も疫病抑制に優れた国の一つとなりました。

その中で、科学技術とインターネット技術の応用は、疫病との戦いにおいて重要な役割を果たしました。

武漢の初期封鎖から、住宅街の宅配サービス、交通の迂回、新型コロナウイルス感染者の診断に至るまで、ハイテクインターネット技術が応用されている。左手にビッグデータ、右手に人工知能を持ち、疫病との戦いの陰で静かに貢献している人々がいる。彼らはプログラマーだ。

診断試薬が開発される前の流行との闘いの初期には、肺の画像データを通じて医師の診断を支援する新しいコロナウイルス補助診断システムがすでに存在していました。

このシステムはビッグデータ＋人工知能によって支えられており、このシステムを作ったプログラマーは左手にビッグデータ、右手に人工知能を持つ達人と言えるでしょう。

近年のビッグデータと人工知能技術の継続的な発展と成熟した応用により、皆さんもそれらに関する伝説的な応用話を数多く耳にしたことがあると思います。しかし、ビッグデータと人工知能とは何か、そしてこの2つをどのように組み合わせて実際のシナリオに適用するかについて混乱している人もいます。次に、これらの優れたプログラマーが何をしているのかについて簡単に説明します。

まず、ビッグデータとは、実際には大量のデータです。データの前にビッグという単語を修飾語として追加する理由は、主に、当社のどのシステムでも前例のない大量のデータを強調するためです。

その規模は、私たちが当初理解していたシステムデータよりも桁違いに大きいため、通常のデータベースでは保存できません。これらのデータを保存および管理するには、専用のデータベースと関連する補助システムを使用する必要があります。

流行初期に使用したCOVID-19補助診断システムを例に挙げると、まずビッグデータデータベースに人間の肺疾患に関する大量の特徴データを保存します。肺の変化に関するこれらのさまざまなデータを収集、並べ替え、フィルタリング、分類、アーカイブし、適用するプロセスでは、プログラマーが大量のデータ処理作業を行う必要があります。もちろん、これらのデータを処理するための特別な管理ソフトウェアプラットフォームがあります。

これまで、私たちのITシステムは一般的に独自のデータストレージデバイスを持ち、それ自身に関連するビジネスデータのみを保存していました。さらに、このデータの存在は、各システムの運用ニーズを満たすためだけのものでした。ビッグデータの時代では、プログラマーはまず特別なツールを使用して、大規模なデータブロックを保存できるデータベースシステムにさまざまなデータを抽出、処理、並べ替え、ラベル付けして保存する必要があります。

通常、このプロセスは、データ ウェアハウスを構築することです。つまり、さまざまなシステムに元々存在する業務データと、これらの業務データの生成に関連するログ記録データを収集し、必要に応じてさまざまな次元に分割し、一定の基準に従って保存して、将来さまざまなレベルや角度で使用できるようにします。 COVID-19診断支援システムは主に肺のX線画像のデータを比較し、医師がフィルムを判読するのを支援することに基づいています。

そのため、まず大量の患者の肺X線データをデータウェアハウスに保存する必要があります。現在、我が国の主要な病院システムのX線装置は、インターネットを介して患者の胸部X線データをリアルタイムで撮影し、中央データウェアハウスに保存できるため、データ基盤が整っています。

2つ目は人工知能です。実は、私たちはすでに人工知能をよく知っています。人工知能は主に人間の設計と勇気を利用して、機械が人間に代わって膨大な量のデータ分析と計算を実行し、計算結果をまとめて私たちが望む結果を形成します。

はっきり言えば、人工知能の核心はアルゴリズム工学設計であり、その基礎はビッグデータであり、ビッグデータに基づいていなければなりません。

人工知能には現在、既成の実装フレームワークや、古典的な問題に対するアルゴリズム実装などがあります。プログラマーが行う必要があるのは、実際の問題をアルゴリズム モデルに変換し、それを人工知能アルゴリズム エンジニアリング フレームワークに適用し、ビッグ データに基づいて自律的に実行させることだけです。

もちろん、人工知能になる主な理由は、人間が与えたフレームワークモデルと指示に基づいて、インテリジェントかつ自律的な計算を実行する必要があり、実用的な問題を独自に完全に学習して解決することができないからです。

感染症との闘いが重要な段階に入り、検査試薬が利用可能になると、私たちのプログラマーは公開ビッグデータに基づく患者と濃厚接触者の追跡システムを立ち上げ、隔離された患者と濃厚接触者を迅速かつ正確かつ効果的に追跡できるようになりました。

追跡プロセスは、まずプログラマーがさまざまな業界のデータを追跡するモデルを設計することです。これらのデータには、個人情報、乗車情報、車両交通情報、個人ホテル情報、個人消費情報などが含まれます。確認された患者がどこかに現れた場合、最近数日間の関連活動データがすべて取得され、膨大な数の濃厚接触情報データグループが形成されます。これらのデータは、時間次元、地理的位置次元などに基づいてマイニングされ、各地の防疫部隊と人員に提供されます。

同時に、プログラマーは、時間、地理的位置、温度、湿度、人口密度、年齢、性別など、過去の感染症の伝染統計の多次元データ分析に基づいて伝染予測モデルを構築し、実際に得られた実際のデータをモデルに入力し、人工知能アルゴリズムを使用して、特定の症例が特定の期間に特定の地域で引き起こす可能性のある感染状況を推測し、防疫活動の指針を提供しました。

最終的に、私たちは段階的に流行の抑制に成功しました。プログラマーは、私たちの支払いとソーシャルアカウントのデータに基づいてモバイル端末のデータを設定し、各地域のすべての人に一意に検出および識別可能な健康QRコードを生成する関連プログラムを設計しました。

このQRコードをスキャンすることで、健康コード所有者の最近の移動軌跡、感染リスク評価、健康証明書などのデータにアクセスできます。これは、我々が感染の再拡大を抑制し、後期に秩序ある開放を実現するための確固たる保証となる。

見知らぬ人だからといって、ウイルス感染者に遭遇することを人々が恐れる必要はもうありません。これにより、流行が制御された後に社会活動を再開するための良い基盤が築かれました。

一見普通のアプリケーションであるこれらのアプリケーションは、実際には COVID-19 パンデミックとの戦いに強力なサポートを提供します。この疫病は、我が国の救急医療能力の試練であるだけでなく、科学技術の発展、特にインターネット技術の応用の発展の試練でもあると言える。ビッグデータを左手に持ち、人工知能を右手に持つ我が国のプログラマーたちは、私たちに美しい答えを与えてくれた。

我々は、この疫病との戦いに貢献したアリババ、テンセント、今日頭条、バイトダンスの技術専門家、そして何千人ものプログラマーたちに敬意を表さなければならない。