A Népegészségügyi Kar kutatócsoportja által használt módszer jelentette a kiindulási alapot az Informatikai Kar előrejelző szoftveréhez, melynek fejlesztésében az Általános Orvostudományi Kar és a Kenézy Gyula Egyetemi Kórház szakemberei is közreműködtek. A program az informatika legmodernebb módszereivel, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás eszközeinek felhasználásával jósolja meg a koronavírus-járvány alakulását.
– Az időben egymást követő adatokat megjelenítő problémák megoldására vannak klasszikus matematikai modellek, amelyeknél differenciálegyenletek révén kapjuk meg például a görbe várható kifutásának irányát. Ezeknél a matematikusoknak kell meghatározniuk azt az egyenletet, ami leírja a vírus terjedését. Ezzel szemben a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás esetében nekünk az adathalmazt kell betáplálni a programban, s ő állapítja meg a járvány viselkedését, majd ez alapján kiszámolja a várható esetszámot – tájékoztatott a módszerről Hajdu András, az Informatikai Kar dékánja, a Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék vezetője.
A tanszékvezető kifejtette, hogy a szekvenciális adatok feldolgozásához rekurrens neurális háló architektúrát használnak, amelyet a WHO hivatalos adataival töltenek fel.
– Ebben az esetben az optimalizáció jelenti a legnagyobb kihívást, hogy minél pontosabb predikciót nyújtsunk az esetszámról. A kutatás következő fázisában további metaadatokat táplálunk a rendszerbe: az adott térségek regionális sajátosságairól, a meghozott egészségügyi intézkedésekről, korlátozásokról, a karanténok számáról, a népességről, a lakosság egészségügyi állapotáról, hogy még pontosabb legyen az előrejelzés – sorolta Hajdu András.
Az Informatikai Kar kutatói kétféle predikciót készítenek: az egyik a járvány tekintetében előrébb járó kínai adatok alapján számolják ki a vírus terjedését, míg a másik típusban a kínai adatokon kívül, az országspecikfikus jellemzőket is figyelembe veszik. A kutatás eredményeként az Amerikai Egyesült Államok, Nagy-Britannia, Spanyolország, Franciaország, Németország, Olaszország, valamint Magyarország területén modellezik a járvány viselkedését.
– Az már világosan látszik, hogy helytálló a népegészségügyi kutatók hipotézise, miszerint több csúcsra lehet számítani a görbén, ezt erősíti meg a már előrébb járó kínai modell is – jelentette ki Hajdu András tanszékvezető.
A munkában az Informatikai Kar hallgatói is közreműködnek. A publikáció a tervek szerint valamelyik multidiszciplináris tudományos szaklapban jelenik meg, a preprint már elérhető az Informatikai Kar weboldalán, ahol az adott előrejelzések folyamatosan frissítve is megtekinthetőek.
Sajtóiroda – TPL
Hozzászólások