Tratarea cancerului, oprirea violentei … Cum ne protejeaza AI

Idei marete | Inteligenta artificiala

Tratarea cancerului, oprirea violentei … Cum ne protejeaza AI

(Credit de imagine:

Isaac Lawrence / Getty Images

)

De Richard Gray

15 septembrie 2017

Stirile tehnice picteaza adesea inteligenta artificiala ca niste roboti rai, furatori de locuri de munca si spionaj. Dar multe dintre problemele secolului XXI ar putea fi rezolvate de masini.

Pentru unii, raspandirea inteligentei artificiale si a roboticii reprezinta o amenintare la adresa vietii private, a locurilor noastre de munca – chiar si a sigurantei noastre, intrucat din ce in ce mai multe sarcini sunt predate creierelor pe baza de siliciu.

Dar chiar si cei mai vocali critici evidentiaza binele potential pe care AI si sistemele automatizate l-ar putea face pentru omenire. Ca parte a marilor provocari ale BBC Future Now, un grup de experti a descris recent cum au vazut lumea noastra schimbandu-se pe masura ce masinile pe care le folosim devin mai inteligente.

Acum, in seria noastra Grand Ideas, BBC Future Now a cautat proiecte in care AI si automatizarea avansate incep deja sa abordeze unele dintre cele mai corupte si periculoase probleme din lume, de la boli la violenta.

„Ar trebui sa privim AI nu ca ceva care concureaza cu noi, ci ca ceva care ne poate amplifica propriile capacitati”, spune Takeo Kanade, profesor de robotica la Universitatea Carnegie Mellon. Acest lucru se datoreaza faptului ca AI are o toleranta pentru plictiseala, plus o abilitate de a observa tiparele – o abilitate care depaseste cu mult ceea ce sunt capabili oamenii.

Array

Si s-ar putea sa ne ajute sa ne pastram in siguranta in secolul XXI.

Combaterea bolilor infectioase

Pentru miliarde de oameni din intreaga lume, bazaitul unui tantar pe langa ureche poate insemna mult mai mult decat o muscatura iritanta – poate fi un vestitor al bolilor si chiar al mortii. O specie in special – Aedes aegypti – s-a raspandit din Africa in aproape toate regiunile tropicale si subtropicale, purtand febra Dengue, febra galbena, Zika si chikungunya (un virus care provoaca dureri articulare paralizante). Doar dengue infecteaza aproximativ 390 de milioane de oameni in fiecare an in 128 de tari.

„Acest tantar este un demon mic”, spune Rainier Mallol, un inginer de calculatoare din Republica Dominicana, un punct fierbinte Zika. Impreuna cu Dhesi Raja, un medic din Malaezia (o alta tara cu risc pentru virus), perechea a creat algoritmi AI care prezic unde sunt cel mai probabil sa se produca focare.

Microsoft Premonition Project foloseste drone pentru a prinde drone in hotspoturi pentru virusul Zika – apoi le capteaza pentru a cauta agenti patogeni (Credit: Microsoft)

Inteligenta lor artificiala in epidemiologie medicala (Aime) este un sistem care combina timpul si locatia fiecarui nou caz de dengue din rapoartele depuse de spitalele locale cu alti 274 de factori variabili – precum directia vantului, umiditatea, temperatura, densitatea populatiei, tipul de locuinta. „Acesti factori determina modul in care tantarul se va raspandi”, explica Mallol.

Procesele din Malaezia si Brazilia au aratat pana acum ca poate prezice focare cu o precizie de aproximativ 88% cu pana la trei luni inainte. Sistemul poate ajuta, de asemenea, la identificarea epicentrului unui focar la 400 de metri, permitand oficialilor din sanatatea publica sa intervina devreme cu insecticide si protectie impotriva muscaturilor pentru localnici.

Aime este, de asemenea, extins pentru a prevedea focarele de Zika si chikungunya. Si companii imense de tehnologie isi urmaresc propria viziune asupra acestei idei marete: de exemplu, Premonitia Proiectului Microsoft foloseste drone autonome pentru a localiza punctele fierbinti de tantari si utilizeaza dioxid de carbon robot si capcane de lumina pentru a colecta unele dintre insecte. ADN-ul de la tantari si animalele pe care le-au muscat pot fi apoi analizate folosind algoritmi de invatare automata – software care invata sa recunoasca tiparele din cantitati mari de date, devenind din ce in ce mai bune de fiecare data – pentru a cauta agenti patogeni.

Abordarea violentei armelor

Anul trecut, in SUA au fost 15.000 de morti din cauza armelor de foc, iar tara are cea mai mare rata de violenta cu armele din lumea dezvoltata. Pentru a aborda ceea ce multi considera a fi un val neincetat de impuscaturi si crime legate de arme, o serie de orase se indreapta acum catre tehnologie pentru a gasi o solutie.

AI poate urmari sunetele impuscaturilor, ajutand primii intervenienti si fortele de ordine sa opreasca o impuscare in masa inainte ca aceasta sa se raspandeasca (Credit: ShotSpotter)

Un sistem automat care asculta sunetele focurilor de arma cu matrici de senzori poate fi folosit pentru a identifica de unde provin impuscaturile si pentru a alerta autoritatile in termen de 45 de secunde de la tragere. Sistemul ShotSpotter utilizeaza 15-20 senzori acustici pe mila patrata pentru a detecta „pop-ul” distinctiv al unei focuri de arma, utilizand timpul necesar pentru a ajunge la fiecare senzor si foloseste algoritmi pentru a dezvalui locatia la mai putin de 25 de metri.

Tehnologia de invatare automata este utilizata pentru a confirma ca sunetul este un foc de arma si sa numere numarul acestora, dezvaluind daca politia ar putea avea de-a face cu un tragator singuratic sau cu mai multi autori si daca folosesc arme automate.

Exista 90 de orase – multe in SUA, dar unele in Africa de Sud si America de Sud – folosesc acum ShotSpotter impreuna cu altele in discutii. De asemenea, sisteme mai mici au fost desfasurate pe noua campusuri universitare din SUA ca raspuns la impuscaturile recente din campus, in timp ce Serviciul Secret SUA l-a instalat la Casa Alba.

Dar Ralph Clark, director executiv al ShotSpotter, considera ca sistemul ar putea fi utilizat in viitor pentru mai mult decat simplul raspuns la incidente.

„Suntem dornici sa vedem cum datele noastre pot informa mai multe oportunitati predictive de politie”, spune el. „Invatarea automata o poate combina cu vremea, datele de trafic, datele privind infractiunile asupra proprietatii pentru a informa mai precis desfasurarea patrulelor politiei”.

Tinand foamea de la usa

Aproximativ 800 de milioane de oameni din intreaga lume se bazeaza pe radacinile de manioc ca sursa principala de carbohidrati. Leguma cu amidon, care este similara cu ignamul, este adesea consumata la fel ca cartofii, dar poate fi, de asemenea, macinata intr-o faina pentru a face paine si prajituri. Capacitatea sa de a creste acolo unde nu fac alte culturi a transformat-o in a sasea cea mai produsa planta alimentara din lume. Dar arbustul lemnos este, de asemenea, extrem de vulnerabil la boli si daunatori, care pot distruge campuri intregi de legume.

Cercetatorii de la Universitatea Makerere din Kampala, Uganda, s-au alaturat expertilor in boli ale plantelor pentru a dezvolta un sistem automat destinat combaterii bolilor de manioc. Proiectul Mcrops le permite fermierilor locali sa faca fotografii cu plantele lor folosind smartphone-uri ieftine si foloseste viziunea computerizata care a fost instruita pentru a detecta semnele celor patru boli principale care sunt responsabile de distrugerea culturilor de manioc.

  • Cititi mai multe: 33 de idei care vor schimba lumea

„Unele dintre aceste boli sunt foarte greu de recunoscut si necesita actiuni diferite”, explica Ernest Mwebaze, cercetator in tehnologia computerelor care conduce proiectul. „Le oferim fermierilor un expert in buzunar, astfel incat sa stie daca trebuie sa pulverizeze culturile lor sau sa le rupa si sa planteze altceva.”

Sistemul poate diagnostica acum bolile de manioc cu o precizie de 88%. In mod normal, fermierii trebuie sa cheme expertii angajati de guvern sa viziteze fermele lor pentru a identifica bolile, care pot dura zile si chiar saptamani, permitand raspandirea daunatorilor si a bolilor.

MCrops foloseste, de asemenea, imaginile incarcate pentru a cauta modele in focare de boli, lucru care ar putea permite oficialilor sa opreasca epidemiile care pot duce la foamete. Mwebaze si colegii sai spera sa foloseasca tehnologia pentru a analiza si bolile bananelor si pentru a automatiza detectarea altor daunatori ai culturilor.

Combaterea cancerului si pierderea vederii

DeepMind de la Google poate ajuta medicii sa ofere tratamente impotriva cancerului utilizand invatarea automata pentru a identifica zonele sanatoase ale tesuturilor la pacienti (credit: DeepMind)

Cancerul provoaca peste 8,8 milioane de decese in intreaga lume si 14 milioane de persoane sunt diagnosticate cu o forma de cancer in fiecare an. Cu toate acestea, prinderea cancerelor cat mai curand posibil poate imbunatati semnificativ sansele de supravietuire ale unui pacient si poate reduce riscul de reaparitie a bolii. Screeningul este una dintre modalitatile cheie de depistare a cancerului devreme, dar traulul prin scanari si alte rezultate ale testelor este laborios.

Dar atat DeepMind, detinuta de compania mama Google Alphabet, cat si IBM si-au aplicat tehnologia AI la aceasta problema. DeepMind s-a alaturat medicilor Serviciului National de Sanatate din Marea Britanie la University College London Hospitals pentru a-si instrui AI pentru planificarea tratamentelor pentru cancer, identificand zonele de tesut sanatos din tumorile din scanarile capului si gatului. De asemenea, lucreaza cu Moorfields Eye Hospital din Londra pentru a identifica semnele timpurii ale pierderii vederii in scanarile oculare.

„Algoritmii nostri sunt capabili sa interpreteze informatiile vizuale in scanari”, spune Dominic King, conducator clinic la DeepMind Health. „Sistemul invata cum sa identifice potentialele probleme si cum sa recomande cursul corect de actiune unui clinician. Este prea devreme pentru noi sa comentam rezultatele, dar semnele timpurii sunt foarte incurajatoare. ”

King spune ca tehnologia AI poate ajuta medicii sa identifice cazurile mai rapid, trecand prin imagini scanate si acordand prioritate celor pe care clinicienii ar trebui sa le priveasca cel mai urgent.

De asemenea, IBM a anuntat recent ca Watson AI poate analiza imagini si evalua notele pacientilor pentru a identifica cu precizie tumorile in pana la 96% din cazuri. Sistemul este testat de medici la 55 de spitale din intreaga lume pentru a ajuta la diagnosticarea cancerelor de san, plamani, colorectal, col uterin, ovarian, gastric si de prostata.

Pastrarea luminilor aprinse

Pe masura ce noua dezbatere se aprinde daca schimbarile climatice ar fi putut provoca doua uragane catastrofale spate-in-spate de proportii istorice in SUA, cum poate AI sa maximizeze utilizarea noastra de energie curata si regenerabila pentru a preveni daune suplimentare care au efecte discutabile asupra modelelor noastre climatice? ?

AI poate monitoriza cererea si productia de energie in timp real – ceea ce ne poate ajuta sa folosim energia mai judicios, sa reducem poluarea si sa reducem emisiile care dauneaza climatului (Credit: Getty)

Oamenii din intreaga lume se bazeaza din ce in ce mai mult pe sursele regenerabile de energie pentru a combate schimbarile climatice si poluarea cauzata de combustibilii fosili, iar sarcina echilibrarii surselor de energie cu astfel de surse intermitente devine din ce in ce mai dificila. Raspandirea contoarelor inteligente – monitoare digitale de energie care inregistreaza automat utilizarea – ofera, de asemenea, mai multe date ca niciodata despre cum si cand consumatorii consuma energia. Numai UE intentioneaza sa aiba 500 de milioane de contoare inteligente in case pana in 2020.

„Gestionarea tuturor acestor active este imposibil de realizat pentru un controler uman, mai ales ca timpii de raspuns necesari sunt adesea in ordinea a cateva secunde”, spune Valentin Robu, profesor asistent de sisteme inteligente la Universitatea Heriot Watt din Edinburgh. El a lucrat cu start-up-ul din Marea Britanie, Upside Energy, pentru a dezvolta noi modalitati de gestionare a retelelor electrice.

Ei construiesc algoritmi de invatare automata pentru a monitoriza productia si cererea de energie in timp real. Ce inseamna asta? Aceasta energie poate fi stocata in perioadele de liniste si apoi eliberata in perioadele aglomerate, ca prima data dimineata cand toata lumea isi face cafeaua de dimineata. Pe masura ce masinile electrice si bateriile din casele oamenilor devin din ce in ce mai frecvente, tehnologia le poate folosi pentru a stoca energie si pentru a netezi denivelarile din alimentarea cu energie electrica regenerabila.

Robu spune, de asemenea, ca AI ar putea fi utilizat la un nivel si mai de baza, contribuind la reducerea cererii pe care dispozitivele noastre o pun in retea. De exemplu, frigiderele ar putea fi controlate de la distanta de AI, astfel incat acestea sa intre in cicluri de racire numai in momentele in care cererea de pe retea este scazuta.