راهکاری برای پیش‌بینی دقیق‌تر مناطق با خطر زیاد سرایت کووید۱۹
پیش‌بینی نواحی کروناخیز!
سویه جدید ویروس کرونا بار دیگر دنیا را به چالش کشیده و به سرعت در حال انتشار است. در حالی‌که نرم‌افزارهای پایش دیجیتالی تماس، امیدهایی را در زمینه کنترل بهینه انتشار ویروس کرونای جدید ایجاد کرده‌اند، اما روند فراگیر شدن استفاده از آن‌ها به‌کندی پیش می‌رود. یکی از دلایل این کندی، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی است. محققان دانشگاه کالیفرنیای جنوبی روشی جدید برای پیش‌بینی سرایت کووید۱۹ پیشنهاد کرده‌اند. این روش داده‌های ناشناس مکانی شبکه تلفن همراه را با الگوهای جابه‌جایی افراد ترکیب می‌کند. این محققان برای درجه‌بندی هر مکان بر اساس میزان خطر سرایت کووید۱۹، از مجموعه مفصلی از داده‌های ناشناس مربوط به شبکه تلفن همراه آمریکا در بازه زمانی بین سال‌های ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۰ استفاده کرده‌اند. این محققان مدعی هستند دقت روش جدید در مقایسه با روش‌های فعلی، افزایشی ۵۰ درصدی را نشان می‌دهد.

shabake-mag.jpg

سپنتا ضیغمی دانشجوی دکترای علوم کامپیوتر که زیرنظر استادش سیروس شهابی بر این پروژه کار می‌کند می‌گوید: «برخلاف روش‌های فعلی که همه نواحی را زیر یک چتر قرار می‌دهند، نتایج پژوهش ما نشان داده است که امکان پیش‌بینی و نشانه‌گذاری نواحی مشخصی که خطربالایی متوجه آن‌ها است وجود دارد.» توانایی تعیین نقاط خطرپذیر نسبت به روش‌های فعلی، هم از جنبه کنترل شیوع کووید۱۹ و هم از نظر تأثیر بر کسب‌وکارها بسیار موثرتر است. او می‌گوید بعید است که کووید۱۹ آخرین همه‌گیری باشد که بشر خواهد دید، بنابراین اگر نمی‌خواهیم که بار دیگر هرج و مرج سال ۲۰۲۰ را تجربه کنیم نیازمند روش‌های داده‌محور هستیم. برای حفظ حریم خصوصی، داده‌های مربوط به جابه‌جایی افراد بدون این‌که هویت‌شان فاش شود مورد استفاده قرار گرفته است و این داده‌ها برای پایش تماس، شناسایی افراد مبتلا و مقصدی که می‌روند مورد استفاده قرار نمی‌گیرند.  این روش مبتنی بر تجمیع ناشناس داده‌ها است و مشابه همان چیزی است که در نقشه‌های حمل و نقل می‌بینیم. البته قرار نیست اطلاعات کاربر فاش شود، اما تجمیع داده‌ها به شما کمک خواهد کرد تا مسیر خود را بر اساس میزان ترافیک انتخاب کنید. به گفته این محققان، ابزارهای کنونی امتیازدهی خطر، اطلاعات جامعی در مورد نرخ سرایت در هر مکان ارایه نمی‌دهند.

شکل۲- محققان موفق شده‌‌اند راهکاری برای پیش‌بینی دقیق‌تر مناطق با خطر زیاد سرایت کووید۱۹ را پیشنهاد دهند.

 

به گفته ضیغمی: «خطر سرایت بر اساس مکان به‌طور چشم‌گیری تغییر می‌کند و به همین دلیل اگر برای کل کشور یک سیاست واحد درنظر بگیریم، قدرت سرایت در برخی از نواحی را از قلم خواهیم انداخت.» این گروه بر اساس داده‌های واقعی جابجایی و نیز دانش موجود در زمینه نحوه شیوع کووید۱۹، شبیه‌سازی توسعه داده‌اند که الگوهای سرایت مبتنی بر واقعیت را تولید می‌کند. در این شبیه‌ساز، برخی از عامل‌ها آلوده شده و با جابجایی‌شان، بیماری را گسترش می‌دهند. بدیهی است مکان‌های پرطرفدار در یک شهر خطر ابتلای بالایی دارند. اما می‌توان با در نظر گرفتن نحوه جابجایی افراد، دقت پیش‌بینی را بهبود داد. روش سرراست استفاده از این سامانه این است که در صورت پیش‌بینی خطر برای یک ناحیه، برای نواحی همسایه هم محدودیت‌هایی در نظر گرفته شود.

ماهنامه شبکه را از کجا تهیه کنیم؟
ماهنامه شبکه را می‌توانید از کتابخانه‌های عمومی سراسر کشور و نیز از دکه‌های روزنامه‌فروشی تهیه نمائید.

ثبت اشتراک نسخه کاغذی ماهنامه شبکه     
ثبت اشتراک نسخه آنلاین

 

کتاب الکترونیک +Network راهنمای شبکه‌ها

  • برای دانلود تنها کتاب کامل ترجمه فارسی +Network  اینجا  کلیک کنید.

کتاب الکترونیک دوره مقدماتی آموزش پایتون

  • اگر قصد یادگیری برنامه‌نویسی را دارید ولی هیچ پیش‌زمینه‌ای ندارید اینجا کلیک کنید.

ایسوس

نظر شما چیست؟