Создан ИИ для прогнозирования распространения пандемий через авиаперелеты
Команда ученых из Университета Хьюстона представила исследование, опубликованное в журнале Scientific Reports, о влиянии международных авиаперелетов на распространение COVID-19. С помощью нового инструмента на базе искусственного интеллекта (ИИ) ученые выявили инфекционные горячие точки, связанные с воздушным трафиком, определив ключевые районы, значительно способствующие передаче заболевания.
Анализ показал, что Западная Европа, Ближний Восток и Северная Америка являются основными регионами, способствующими пандемии из-за высокого объема международных рейсов, исходящих или проходящих через эти территории.
По словам Хиена Вана Нгуена, ведущего исследователя и доцента кафедры электротехники и вычислительной техники, данный инструмент предоставляет большие возможности для изучения глобальных пандемий и является важным для принятия обоснованных решений о ограничениях воздушного трафика во время будущих вспышек.
Команда разработала программу под названием Dynamic Weighted GraphSAGE, которая анализирует большие сети постоянно меняющихся данных, таких как расписания рейсов. Инструмент помогает определить, какие части авиаперевозок наиболее влияют на распространение вируса и где сокращение рейсов может значительно снизить количество ожидаемых случаев заболевания.