Facebook vuole prevedere l'andamento epidemiologico del Covid-19 con l'intelligenza artificiale (AI). Questo l'obiettivo, in parte già attuato, del centro Facebook di Parigi. Una predizione dei contagi da coronavirus che aiuterebbe i soccorritori, i governi e i ricercatori ad aiutare la comunità in modo più efficiente.
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Alla base del modello c'è un meccanismo che predice i casi futuri in un particolare contesto, utilizzando i dati sui casi recenti in zone statisticamente simili. L'organizzazione sta rendendo disponibili a tutti i modelli predittivi relativi al Covid-19 in modo tale che gli aiuti alla comunità diventino più efficienti.
«Partendo dalle contee statunitensi, abbiamo scoperto che la connessione sociale è un aspetto importante in questo meccanismo - spiega Facebook - Per la nostra analisi, impieghiamo il Social Connectedness Index, un progetto rilasciato attraverso l'iniziativa Data for Good di Facebook, che misura la forza della connessione tra due aree geografiche, come rappresentata dai legami di amicizia su Facebook. I nostri risultati mostrano che la connessione sociale di contee statisticamente simili è da due a otto volte più alta nel nostro modello rispetto a quella di contee non correlate. Speriamo che questa analisi possa fornire nuovi spunti anche per altri Paesi e illustrare l'utilità di questo indicatore a livello generale».
Il lavoro poggia sullo scenario statunitense ma guarda anche all'Europa. Fin dall'inizio della pandemia, il team di Biocom-SC dell'Universitat Politècnica de Catalunya, che assieme all'Università di Vienna collabora con il FAIR, ha fornito alla Commissione Europea rapporti e previsioni complete sulla diffusione della malattia. «Vogliamo permettere a governi e organizzazioni di sviluppare tendenze sul Covid-19, per affrontarlo meglio oggi e, chissà, prevederne uno nuovo in futuro» ha spiegato il team.
L'Intelligenza Artificiale della divisione FAIR di Facebook tiene conto anche dei tassi di vaccinazione, il che significa che può adattarsi dinamicamente in base alla situazione di un Paese specifico e, in questo modo, realizzare modelli validi in tempo reale, capaci di rispecchiare il contesto in maniera puntuale. «Aprendo il codice, speriamo di contribuire a far progredire le previsioni epidemiologiche, consentendo ai ricercatori di riutilizzare, estendere e migliorare i nostri metodi.