महामारी से लड़ने में कितना बड़ा डेटा मदद कर रहा है

बिग डेटा विश्लेषण कोरोनावायरस को हराने में कैसे मदद कर सकता है और मशीन लर्निंग तकनीक हमें बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति कैसे दे सकती है? इन सवालों के जवाब इंडस्ट्री 4.0 यूट्यूब चैनल के होस्ट निकोलाई डुबिनिन द्वारा मांगे जा रहे हैं।

बिग डेटा विश्लेषण वायरस के प्रसार को ट्रैक करने और महामारी को हराने के सबसे शक्तिशाली तरीकों में से एक है। 160 साल पहले एक ऐसी कहानी हुई थी जिसने स्पष्ट रूप से दिखाया कि डेटा एकत्र करना और उसका त्वरित विश्लेषण करना कितना महत्वपूर्ण है।

ये सब कैसे शुरु हुआ? 1854 लंदन का सोहो क्षेत्र हैजा के प्रकोप से प्रभावित हुआ। दस दिनों में 500 लोगों की मौत बीमारी फैलने का कारण कोई नहीं समझ पा रहा है। उस समय, यह माना जाता था कि अस्वास्थ्यकर हवा के साँस लेने के कारण बीमारी फैलती है। सब कुछ बदल गया डॉक्टर जॉन स्नो, जो आधुनिक महामारी विज्ञान के संस्थापकों में से एक बने। वह स्थानीय निवासियों का साक्षात्कार करना शुरू करता है और बीमारी के सभी पहचाने गए मामलों को मानचित्र पर रखता है। आंकड़े बताते हैं कि मरने वालों में ज्यादातर ब्रॉड स्ट्रीट स्टैंडपाइप के पास थे। हवा नहीं, बल्कि सीवेज द्वारा जहरीला पानी महामारी का कारण बना।

टेक्टोनिक्स की सेवा मियामी में एक समुद्र तट के उदाहरण का उपयोग करके दिखाती है कि कैसे भीड़ महामारी के प्रसार को प्रभावित कर सकती है। मानचित्र में स्मार्टफोन और टैबलेट से आने वाले जियोलोकेशन के साथ लाखों गुमनाम डेटा शामिल हैं।

अब सोचिए कि 15 अप्रैल को मॉस्को मेट्रो में ट्रैफिक जाम के बाद कोरोनावायरस हमारे देश में कितनी तेजी से फैल रहा है। फिर पुलिस ने मेट्रो में उतरने वाले हर व्यक्ति के डिजिटल पास की जांच की।

अगर सिस्टम उनके सत्यापन का सामना नहीं कर सकता है तो हमें डिजिटल पास की आवश्यकता क्यों है? निगरानी कैमरे भी हैं।

यैंडेक्स में प्रौद्योगिकी प्रसार के निदेशक ग्रिगोरी बाकुनोव के अनुसार, चेहरा पहचान प्रणाली जो आज संचालित होती है, 20 को पहचानती हैएक कंप्यूटर पर -30 एफपीएस। इसकी कीमत लगभग 10 डॉलर है। वहीं, मॉस्को में 200 कैमरे हैं। यह सब वास्तविक मोड में काम करने के लिए, आपको लगभग 20 हजार कंप्यूटर स्थापित करने की आवश्यकता है। शहर के पास उस तरह का पैसा नहीं है।

वहीं, 15 मार्च को दक्षिण कोरिया में ऑफलाइन संसदीय चुनाव हुए। पिछले सोलह वर्षों में मतदान एक रिकॉर्ड था - 66%। वे भीड़-भाड़ वाली जगहों से क्यों नहीं डरते?

दक्षिण कोरिया देश के भीतर महामारी के विकास को उलटने में कामयाब रहा है। उनके पास पहले से ही एक समान अनुभव था: 2015 और 2018 में, जब देश में MERS वायरस का प्रकोप हुआ था। 2018 में, उन्होंने तीन साल पहले की अपनी गलतियों को ध्यान में रखा। इस बार, अधिकारियों ने विशेष रूप से निर्णायक रूप से कार्य किया और बड़े डेटा को जोड़ा।

रोगी के आंदोलनों की निगरानी का उपयोग किया गया:

• निगरानी कैमरों से रिकॉर्डिंग

• क्रेडिट कार्ड लेनदेन

• नागरिकों की कारों से जीपीएस डेटा

• मोबाइल फोन

जो लोग संगरोध में थे उन्हें एक विशेष एप्लिकेशन इंस्टॉल करना था जो अधिकारियों को उल्लंघन करने वालों के प्रति सचेत करता था। एक मिनट तक की सटीकता के साथ सभी गतिविधियों को देखना संभव था और यह भी पता लगाना संभव था कि क्या लोग मास्क पहने हुए थे।

उल्लंघन के लिए जुर्माना 2,5 हजार डॉलर तक था। संक्रमित लोग या आसपास लोगों की भीड़ होने पर वही एप्लिकेशन उपयोगकर्ता को सूचित करता है। यह सब सामूहिक परीक्षण के समानांतर है। देश में हर दिन 20 तक टेस्ट किए गए। केवल कोरोनावायरस परीक्षण के लिए समर्पित 633 केंद्र स्थापित किए गए हैं। पार्किंग स्थल में 50 स्टेशन भी थे जहाँ आप अपनी कार छोड़े बिना परीक्षा दे सकते थे।

लेकिन, जैसा कि विज्ञान पत्रकार और N + 1 विज्ञान पोर्टल के निर्माता एंड्री कोन्याएव सही ढंग से नोट करते हैं, महामारी गुजर जाएगी, लेकिन व्यक्तिगत डेटा बना रहेगा। राज्य और निगम उपयोगकर्ता व्यवहार को ट्रैक करने में सक्षम होंगे।

वैसे, नवीनतम आंकड़ों के अनुसार, कोरोनावायरस जितना हमने सोचा था उससे कहीं अधिक संक्रामक निकला। यह चीनी वैज्ञानिकों का एक आधिकारिक अध्ययन है। यह ज्ञात हो गया कि COVID-19 को एक व्यक्ति से पांच या छह लोगों में प्रेषित किया जा सकता है, न कि दो या तीन लोगों को, जैसा कि पहले सोचा गया था।

डेटा अप्रैल की शुरुआत के रूप में प्रस्तुत किया गया है। कई मामलों का निदान नहीं हो पाता है क्योंकि व्यक्ति का कोरोनावायरस के लिए परीक्षण नहीं किया जाता है या रोग स्पर्शोन्मुख है। इसलिए, फिलहाल संख्याओं के बारे में निष्कर्ष निकालना असंभव है।

मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियां बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने में सबसे अच्छी हैं और न केवल आंदोलनों, संपर्कों को ट्रैक करने में मदद करती हैं, बल्कि:

• कोरोनावायरस का निदान करें

• दवा ढूंढो

• एक टीका खोजें

कई कंपनियां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित रेडीमेड समाधानों की घोषणा करती हैं, जो स्वचालित रूप से कोरोनावायरस का पता विश्लेषण से नहीं, बल्कि उदाहरण के लिए, फेफड़ों के एक्स-रे या सीटी स्कैन से लगाएंगे। इस प्रकार, डॉक्टर सबसे गंभीर मामलों में तुरंत काम करना शुरू कर देता है।

लेकिन हर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में पर्याप्त बुद्धि नहीं होती है। मार्च के अंत में, मीडिया ने यह खबर फैलाई कि 97% तक की सटीकता वाला एक नया एल्गोरिद्म फेफड़ों के एक्स-रे द्वारा कोरोनावायरस को निर्धारित कर सकता है। हालांकि, यह पता चला कि तंत्रिका नेटवर्क को केवल 50 तस्वीरों पर प्रशिक्षित किया गया था। बीमारी को पहचानने के लिए आपको जितनी जरूरत है, उससे लगभग 79 कम तस्वीरें हैं।

Google की मूल कंपनी अल्फाबेट का एक प्रभाग डीपमाइंड एआई का उपयोग करके वायरस की प्रोटीन संरचना को पूरी तरह से फिर से बनाना चाहता है। मार्च की शुरुआत में, डीपमाइंड ने कहा कि उसके वैज्ञानिक COVID-19 से जुड़े प्रोटीन की संरचना को समझ गए हैं। इससे यह समझने में मदद मिलेगी कि वायरस कैसे काम करता है और इलाज की खोज को तेज करेगा।

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