ИИ как инструмент защиты человечества от пандемий
Вспышки опасных инфекций становятся все более частыми из-за взаимодействия человека с дикой природой и домашними животными. Изменение климата, вырубка лесов и глобализация усугубляют эти угрозы. Ученые меняют свои подходы к предотвращению пандемий, переходя от реакции на уже возникшие вспышки к активной профилактике, в чем может помочь искусственный интеллект (ИИ). Об этом пишет TechInsider.
В 2024 году исследователи использовали алгоритм глубокого обучения LucaProt для анализа более десяти тысяч оцифрованных природных образцов, включая капли воды из озер и океанов, донные осадки, пробы почвы и мха, а также образцы живых организмов. В результате работы алгоритма было обнаружено 161 979 видов РНК-вирусов, из которых 70 458 ранее не были известны науке. Это открытие стало самым масштабным разовым обнаружением новых вирусов в одном исследовании.
ИИ становится основным инструментом ученых, позволяя анализировать большие объемы данных и выявлять угрозы пандемий на ранних стадиях. В рамках концепции «Единое здоровье» исследовательские группы по всему миру объединяют данные из экосистем, ветеринарии и медицины.
Алгоритмы обрабатывают информацию о геномах вирусов, контактах животных и перемещениях людей, выявляя скрытые закономерности. Машинное обучение позволяет находить тысячи ранее неизвестных вирусов и оценивать вероятность их передачи человеку. Кроме того, алгоритмы анализируют новости, социальные сети и данные о продаже авиабилетов, что позволяет заранее предупреждать о потенциальных регионах распространения инфекций и организовывать локальный мониторинг в зонах повышенного риска.
Несмотря на высокий потенциал, ИИ остается вспомогательным инструментом и не может полностью заменить традиционные методы эпидемиологии. Эффективность алгоритмов зависит от качества и полноты исходных данных, которые собираются в ходе работы исследователей на местах.
Вирусолог Эдвард Холмс из Сиднейского университета отметил, что такие системы обеспечивают глубокий анализ больших объемов данных для выявления закономерностей, вместо того чтобы просто ждать вспышки.
Однако в глобальном сборе образцов сохраняется дисбаланс, что может приводить к неточным прогнозам для отдельных регионов. Дополнительные сложности возникают из-за необходимости учитывать интересы местных сообществ, защищать данные и предотвращать риски, такие как гипотетическое использование ИИ для создания биооружия. Проблемы с финансированием и краткосрочное политическое мышление также затрудняют внедрение систем. ИИ значительно упрощает обработку информации и ускоряет реакцию на угрозы, но окончательный анализ и принятие решений по-прежнему требуют участия экспертов.
