Selon une étude menée par Binghamton University intitulée Ensemble Regression Models for Short-term Prediction of Confirmed COVID-19 Cases, alors que certaines parties des États-Unis rouvrent provisoirement au milieu de la pandémie de COVID-19, la santé à long terme du pays continue de dépendre du suivi du virus et de la prévision de la prochaine flambée. À l'aide de données recueillies dans le monde entier par Johns Hopkins University, les chercheurs ont construit plusieurs modèles de prévision qui tirent parti de l'intelligence artificielle
Selon les chercheurs, l'apprentissage automatique permet aux algorithmes d'apprendre et de s'améliorer sans être explicitement programmés. Les modèles examinent les tendances et les schémas des 50 pays où les taux d'infection à coronavirus sont les plus élevés, y compris les États-Unis, et peuvent souvent prédire dans une marge d'erreur de 10% ce qui se passera au cours des trois prochains jours sur la base des données des 14 derniers jours.
Pour leur étude initiale, les chercheurs ont compilé les nombres d'infection dans le monde jusqu'au 30 avril, ce qui leur a permis de voir comment leurs prédictions se sont déroulées jusqu'en mai.
Certaines anomalies peuvent entraîner des difficultés. À titre d'exemple, les chercheurs soulignent que les données de la Chine n'ont pas été incluses en raison de préoccupations concernant la transparence du gouvernement concernant la COVID-19. De plus, avec des ressources de santé souvent taxées à la limite, le suivi de la propagation du virus n'était parfois pas la priorité.
Alors que le coronavirus se propage dans le monde entier, les chercheurs continuent de compiler des données afin que leurs modèles puissent devenir plus précis
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