今天，疫情阻击战打到这般程度，大家都清楚一个道理，那就是跟病毒赛跑，仅仅依靠人工填表、拉网排查已然不够用了。谁跑得迅速、谁找得精准，谁便能以最小的代价控制住局面。2月9日，国内人工智能企业第四范式联合南京大学、苏北人民医院施行了一个重大举措，他们研发出了一套AI精准防控方案，此方案已应用于一线，这套系统的核心乃是运用机器学习的思维，去从事人力难以完成的精细工作。这精细工作人力干不动，非得依靠机器学习的脑子去做。
高维机器学习筛查模型
传统的筛查办法极为简易，仅在于查看你是否于同一时刻现身于同一地点，与确诊病患情况相同。此方法尽管直接，然而存在一个严重缺陷，数据来源太过单一。举例而言，你于超市与感染者擦肩而过，系统或许根本无法捕捉到这条记录，可是AI能够将手机信令、消费记录、交通工具乘坐信息这些多维度的数据整合在一起进行分析。
第四范式所拥有的这套模型，如同朝筛查配备了高倍显微镜一般。它并非仅仅关注你是否与感染者存在“同框”情况，而且还能够借助你的行动轨迹、接触频次，进而推算出你实际具备的感染风险究竟有多大。如此这般，原本极有可能被遗漏掉的高危人群便被查找出来了。
特别是身处于紧急状况之际，资源数量极为有限，究竟投向何处成为了最为关键的要点。AI筛查模型能够将高风险区域以及人群清晰明确地描绘呈现出来，从而使得防疫部门能够精准地将优质资源运用到最为关键紧要之处。并且，此模型具备自我学习的能力，一旦病毒发生变异，人群流动变得复杂多样，它自身会随之进行相应的调整，确保所给出的判断始终能够紧密跟上实际情况的变化节奏。
可学习的数字孪生系统
以往对疫情走势做预测时，运用的大多是传统模型，像SEIR模型这种。然而这些模型存在一个共同的问题，那就是难以将“人”的因素纳入考量范围。比如你这周封闭了一个小区，下周又让一部分企业恢复了生产，这些意外出现的情况对于疫情究竟会产生怎样的影响，传统模型是无法核算出来其结果的。
由第四范式所打造的这个数字孪生系统，是在电脑之中为一个区、一个县塑造出了一个毫无二致的“数字双胞胎”。它能够实时去模拟交通管制、企业复工、药物投放这些行动，对于疫情曲线会产生怎样的影响。决策层无需摸着石头过河，而是先于系统里运行一遍模拟，瞧瞧哪个方案效果最为理想，随后再拿到现实当中去加以执行。
具有厉害之处的这套系统所擅其长的地方在于，它能够将各种各样复杂的变量都纳入考虑范围之内。举例来说，当你做出决定要解除封锁某条街道的行动，这个系统便能预先进行模拟计算。随后，在人员开始流动起来以后，它可以计算出传播指数将会向上反弹的具体数量，从而在此基础上帮你寻觅到一个达到平衡的点。
数据驱动的病毒溯源系统
病毒源自何处，又是怎样得以传播开来的呀，这般事情赁借人工访谈已然是极难将其处理妥当的了。患者难以忆起自身三天之前同谁讲过话语，就算能够记起，亦是很难把成千上万人的那些碎片化信息拼凑成一条完整的传播链的。
联合团队运用机器学习构建了一个传播关系网，他们将每个确诊患者的信息输入系统，使AI按自身方式去计算这些人员彼此间可能存在的交集，随后绘制出潜在的关系网，在这张特定的关系网之中，不仅能够寻觅出是谁感染给了谁，而且还能够揪出那些所谓的“超级传播者”。
更厉害的是，这一套系统居然还能够进行事件回放，比如说，当发现一个全新病例的时候，该系统能够对其过往一段时期之内的活动进程予以回溯检查从而能够迅速地确定他极有可能感染他人的具体时间节点以及所在地点，以此实现助力防疫部门能够在靠前一步的情况下切断病毒传播路径功能。当下，这一套系统已经在防疫一线投入实际使用之中，并且第四范式曾经告知道，会选择向全社会开放权限，无论谁有需要，都可以将其取得加以使用。
提及此处，我打算询问你，要是这套人工智能系统能够精确预估你身处的小区往后三天的风险级别，你会全然信赖它的判定，并依照它的提议去调整自身的出行规划吗，欢迎于评论区讲讲你的想法，顺便点个赞，使得更多人瞧见科技是怎样助力我们作战的。
