一場突如其來的疫情打亂了人們的正常生活。疫情反反復復，形勢依然不容樂觀。最近，廣東省再次出現(xiàn)疫情。利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術最大程度減少經(jīng)濟代價并實現(xiàn)精準防疫，對未來的常態(tài)化防疫工作具有重要意義。
在新冠疫情暴發(fā)初期，南方科技大學計算機科學與工程系研究員宋軒率領團隊研發(fā)了“人流大數(shù)據(jù)和人工智能(AI)驅(qū)動的新型冠狀病毒(COVID-19)傳播建模預測和模擬推演平臺”(以下簡稱推演平臺)。該平臺多次為國內(nèi)外科研單位輸出模擬推演結果，為政府制定高效防疫政策提供參考?！捌脚_在今年年初正式在深圳市啟動了應用示范實驗，并在5月完成了第一次校內(nèi)實驗和數(shù)據(jù)分析工作。針對這次廣東省的疫情特點，我們將于近期在中高風險區(qū)域開展第二次實驗。”宋軒在接受采訪時告訴《中國科學報》。
據(jù)他介紹，平臺的相關核心技術擁有自主知識產(chǎn)權，目前已經(jīng)申請了40余項國內(nèi)國際專利。該成果不僅可以在新冠病毒疫情的防控工作上有所助益，還能應用于災難應急和其他重大傳染病防疫，為保護人民的安全和健康做出貢獻。
能模擬分析疫情且能自我成長
目前，當疫情出現(xiàn)時，主要管控方式還是以流行性病學調(diào)查尋訪源頭為主的傳統(tǒng)流調(diào)，同時進行地毯式排查與隔離。這種做法雖然穩(wěn)妥，但同樣需要投入大量人力物力。
對此，宋軒聯(lián)合深圳市疾病預防控制中心、深圳市智慧城市科技發(fā)展集團有限公司等聯(lián)合攻關利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術，研發(fā)出針對新冠病毒傳播建模預測的推演平臺，對常態(tài)化傳染病精準防控提出一整套包含推演平臺和移動設備端應用程序在內(nèi)的綜合解決方案。
“推演平臺是針對新冠病毒傳播的大數(shù)據(jù)分析和AI建模平臺，通過整合、處理和分析各類多模態(tài)人流移動和出行大數(shù)據(jù)，結合新一代的人工智能技術，完成對新冠病毒的傳播和感染人群細粒度建模，從而實現(xiàn)在城市區(qū)域內(nèi)細粒度預測、模擬和動態(tài)推演傳播感染情況。”宋軒介紹說。
使用者只需將人流大數(shù)據(jù)輸入平臺，即可讓平臺自動完成模型迭代訓練，并得到相關的預測和模擬推演的可視化結果?！坝袆e于傳統(tǒng)的經(jīng)驗傳播模型，這一項目的核心算法模型完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動，通過AI技術實現(xiàn)模型校準和調(diào)優(yōu)。通過數(shù)據(jù)的累積和更新，模型可以不斷迭代優(yōu)化。”宋軒表示。
一般來說，個人尺度的感染風險由生活環(huán)境、移動軌跡、接觸人群密切程度等跨領域多種要素共同決定。現(xiàn)有理論與方法難以融合這些關鍵要素，實現(xiàn)對復雜移動環(huán)境下個人尺度的感染風險的有效評價和建模。那么，如何解決細顆粒度、大規(guī)模潛在感染風險源檢測等問題呢?宋軒介紹說，推演平臺通過建立復雜環(huán)境下個人尺度的感染風險評價模型，分別在不同時間尺度下、傳播概率與本質(zhì)安全的不同視角下的要素建模與分析方法，融合城市移動性、傳播物理模型、個人軌跡追蹤、接觸風險概率特征與功能特性，使用多維度建模模型。
大數(shù)據(jù)與私密性并行
基于海量真實數(shù)據(jù)的反饋，推演平臺可定量評估不同防控措施的實施成效，為精準施策提供支持。例如，當再次出現(xiàn)新增病例時，為避免“一刀切”造成的資源無序調(diào)度及大規(guī)模損耗，可以進行模擬區(qū)域封鎖，定量評估封鎖位置、封鎖范圍、封鎖強度等因素對防控成效和經(jīng)濟社會的影響，從溯源手段、數(shù)據(jù)采集、成效評估等疫情研究全鏈條出發(fā)，為合理制定防疫措施提供科學指導。
同時，為最大程度地保護用戶隱私，宋軒研究團隊利用AI技術在不跟蹤個人移動軌跡、僅使用聚合數(shù)據(jù)的情況下完成了模型訓練，用戶全程無需提供任何個人信息，做到了真正意義上的匿名化。“如何讓大數(shù)據(jù)與個人隱私并行，是我們團隊研發(fā)過程中遇到的困難之一。”宋軒坦言，要在最大程度保護個人用戶隱私的前提下，完成模型訓練并提升預測模擬和推演精度，是一件非常困難的事情?！拔覀冃枰诓桓檪€人移動軌跡、僅使用聚合數(shù)據(jù)的情況下完成模型訓練。因此，這對我們的模型選擇和算法設計提出了很高的要求。為此，我們也開發(fā)了一些新的算法，并使用了一些較為新穎的AI技術應對這個挑戰(zhàn)。后續(xù)，我們還需要對這些算法和模型進行進一步的改進和完善?！?/p>
厚積薄發(fā) 造福人類
這不是宋軒將AI大數(shù)據(jù)分析運用到城市管理的第一個案例。早在2011年，宋軒就率領團隊進行人流大數(shù)據(jù)分析和建模技術，為抗擊病毒和自然災害做出過貢獻。
“日本大地震和福島核事故爆發(fā)后，我們開發(fā)了多個應急人流移動預測模型，并研發(fā)了一套系統(tǒng)幫助日本政府分析災后災民避難遷徙情況，制定更為高效的災后重建政策?！彼诬幗榻B說，2014年，西非暴發(fā)埃博拉病毒時，他們還用在人流分析積累的研究成果幫助國際電信聯(lián)盟分析了西非的人流移動和埃博拉病毒的傳播感染情況，對埃博拉病毒的防控起到了巨大作用。
正是基于長期的經(jīng)驗積累，在這次疫情中，宋軒才能迅速作出部署，僅用一個月時間，就完成了該平臺的內(nèi)測版本，為國內(nèi)科研單位輸出模擬推演結果，為政府制定相關防疫政策提供參考。
中國科學院院士、原南方科技大學校長陳十一認為，利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)城市智能化管理是國家的重大科技戰(zhàn)略。該推演平臺及其相關核心技術可以為未來城市治理中的高效決策提供數(shù)據(jù)支撐和參考，具有廣闊的應用前景。
除了疫情防控外，推演平臺在現(xiàn)有基礎上可以升級成城市智能化管理平臺(如智能交通管理、應急管理等)和AI輔助決策平臺，幫助政府實現(xiàn)高效城市智能化管理，為政策制定提供數(shù)據(jù)支撐并模擬推演政策的實施效果。
“未來，我們還將聯(lián)合南科大更多相關院系，加強學科交叉，進一步完善平臺?！彼诬幈硎荆磥硭麄儗⒁詳?shù)據(jù)為核心、以科技為手段，推進重大傳染病精準防控研究，打造常態(tài)化精準防疫樣板，助力城市治理更加科學化、精細化、智能化。
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