Come l'intelligenza artificiale ci protegge dal cancro e violenza

Alcuni ritengono che la diffusione dell'intelligenza artificiale e della robotica mette in pericolo la nostra vita, il nostro lavoro e anche la nostra sicurezza. Sempre più manager che vanno in esecuzione di cervelli a base di silicio. Ma anche i più forti critici non possono non riconoscere evidenti benefici che l'IA e i sistemi automatizzati propone per l'umanità. Nell'ambito del progetto Grand Challenges BBC ha riunito esperti che hanno presentato la loro visione del futuro, in presenza di macchine e di intelligenza artificiale.

«dobbiamo considerare l'IA non come qualcosa con noi la concorrenza, ma come qualcosa che può rafforzare le proprie capacità», dice Takeo Canada, professore di robotica presso l'Università di Carnegie — Mellon university. Perché l'IA ha una tolleranza alla noia, ma è anche in grado di identificare i modelli sono molto meglio e più veloce di esseri umani. Automazione ora tocca a districare i nodi più difficili del nostro mondo, dalle malattie alle crudeltà.

E può rendere la nostra vita più sicura nel 21 ° secolo.

la Battaglia con le malattie infettive

Per miliardi di persone in tutto il mondo il ronzio delle zanzare vicino all'orecchio può significare molto di più che irritante morso può essere un presagio di malattia e anche la morte. Un genere Aedes aegypti – particolarmente diffuso dall'Africa in quasi tutte le regioni tropicali e subtropicali, che recepisce la febbre Dengue, la febbre gialla, Zeke e chikungunya (il virus che causa le mutilazioni dolori articolari). Una volta Dengue infetta 390 milioni di persone in 128 paesi ogni anno.

«Questa zanzara – il piccolo demone», dice Rainier Маллол, un ingegnere informatico da Repubblica Dominicana, a caldo un punto di distribuzione di Zeke. Insieme con Deci Raja, il medico della Malesia (di un altro paese, esposta a rischio di infezione da virus), la coppia ha sviluppato gli algoritmi di intelligenza artificiale, che prevedono, dove molto probabilmente si svolgerà il flash.

Project Premonition da Microsoft utilizza droni per la ricerca di agenti patogeni in punti caldi di distribuzione Zeke

La Loro intelligenza artificiale in campo medico эпидемологии (Aime) è un sistema che unisce il tempo e la posizione di ogni nuovo caso di Dengue per i rapporti ospedali locali con 274 altre variabili fattori come la direzione del vento, umidità, temperatura, densità di popolazione, il tipo di alloggio. «Si tratta di tutti i fattori che determinano la diffusione di zanzare», spiega Маллол.

Il Test in Malesia e Brasile hanno dimostrato che essi sono in grado di prevedere il flash con una precisione di circa il 88% in tre mesi. Il sistema, inoltre, consente di determinare l'epicentro del flash con una precisione fino a 400 metri, consentendo di locali sanitari in tempo di intervenire con insetticidi e di protezione contro le punture per i residenti locali.

Aime sviluppando anche per la predizione del flash Zeke e chikungunya. Enormi le aziende tecnologiche a suo modo di sviluppare questa idea: ad esempio, Project Premonition da Microsoft utilizza le droni per individuare i focolai di diffusione di zanzare, e utilizzano l'anidride carbonica e luce trappole per la cattura di questi insetti. Il DNA delle zanzare e animali, i quali mordevano, viene poi analizzato macchina algoritmi che identificano i modelli in grandi volumi di dati sempre meglio ogni volta – e trovano patogeni.

la Lotta con le armi

Nell'ultimo anno negli stati UNITI sono morte 15 000 persone a causa di tiro. Questo paese ha il più alto livello associato con le armi violenza in tutto il mondo sviluppato. Per risolvere il problema con disordinata tiro e connessi con le armi i reati, in alcune città del paese si rivolgono alle tecnologie per l'aiuto.

Un sistema Automatizzato, che sente il rumore degli spari attraverso una serie di sensori, può essere utilizzato per determinare il luogo dove si sentivano degli spari, e avvisare gli organi di sicurezza entro 45 secondi dopo che è stato lanciato il grilletto. ShotSpotter utilizza 15-20 sensori acustici per chilometro quadrato per il rilevamento di un caratteristico «cotone» colpo definendo il suo luogo di nascita, con una precisione fino a 25 metri.

La Tecnologia di apprendimento automatico sono utilizzati per confermare che il suono era da fuoco, e contare il numero di colpi, mostrando se la polizia di avere a che fare con un solitario pistolero o più criminali, e utilizzano sono automatici o no.

Già 90 città – per la maggior parte negli stati UNITI, ma anche in Sud Africa e Sud America – usano ShotSpotter. Piccoli sistemi sono stati anche distribuiti in nove campus universitari negli stati UNITI, in risposta alla recente sparatoria nel campus.

Ralph Clark, direttore esecutivo ShotSpotter, ritiene che in futuro questo sistema può essere utilizzato non solo per una semplice risposta agli incidenti.

«Noi cerchiamo di capire come i nostri dati possono essere utilizzati per prognostici possibilità di polizia», dice. «Machine learning può combinarsi con il tempo, del traffico e gli altri, per informare con maggiore precisione le pattuglie di polizia».

Combattere la fame

Circa 800 milioni di persone in tutto il mondo si affidano alle radici di manioca (cassava) come la principale fonte di carboidrati. Questo amido vegetale, simile alla patata, mangiano come le patate; sua è anche possibile macinare in farina per la preparazione di pane e prodotti da forno. Si può crescere dove non possono le altre culture, che ha reso la manioca il sesto più grande alimentare del mondo delle piante. Tuttavia, questo arbusto legnoso anche vulnerabile a malattie e parassiti, che può causare devastazione di interi campi di verdure.

I Ricercatori dell'Università di Makerere a Kampala, in Uganda,ha collaborato con esperti per la malattia delle piante, per sviluppare un sistema automatizzato, finalizzato a combattere con le malattie di manioca. Il progetto Mcrops permette agli agricoltori locali di fotografare le piante sul mercato di smartphone e utilizzare visione artificiale per rilevare segni di quattro principali malattie che portano alla devastazione di coltivazioni di manioca.

«Alcune di queste malattie è estremamente difficile da riconoscere, e richiedono diverse azioni», spiega Ernest Мвебазе, ricercatore di tecnologie informatiche, che dirige il progetto. «Diamo agli agricoltori tascabile esperti che sappiano impollinare raccolto o distruggere e mettere qualcos'altro».

Questo sistema di diagnostica della malattia di manioca con 88% di precisione. Di solito gli agricoltori hanno bisogno di chiamare il governo di esperti per visite ad aziende agricole, per quelli che hanno identificato la malattia, che se ne vanno i giorni e le settimane, fino a quando la malattia si diffonde.

Mcrops permette anche di caricare le immagini in un database, su cui poi vengono diagnosticati epidemia. Мвебазе spera che questa tecnologia permette anche di rilevare automaticamente i problemi di altri tipi di piante, come ad esempio banane.

la Lotta contro il cancro e perdita della vista

DeepMind da Google può aiutare i medici con il trattamento del cancro, grazie apprendimento automatico, che lo aiuterà a identificare le aree sane tessuti del paziente

Il Cancro provoca più di 8,8 milioni di morti in tutto il mondo, e 14 milioni di persone sono diagnosticati con una qualche forma di cancro ogni anno. La diagnosi precoce del cancro può aumentare notevolmente le possibilità di sopravvivenza dell'uomo e ridurre il rischio di recidiva. Lo screening è uno dei modi principali per la diagnosi precoce del cancro, ma per capire l'scanner e altri risultati di test molto molto difficile e lungo.

DeepMind e IBM utilizzano le tecnologie IA a questo problema. DeepMind ha collaborato con il regno unito dai medici del servizio sanitario Nazionale in università e college di Londra, per educare il suo programma in base AI curare il cancro, che separa la zona di tessuto sano da tumori quando si esegue la scansione della testa e del collo. Funziona anche con il Moorfields Eye Hospital di Londra, individuando i primi segni di perdita della vista quando si esegue la scansione degli occhi.

«i Nostri algoritmi sono in grado di interpretare le informazioni visive durante la scansione», dice Dominic King, capo di cliniche in DeepMind Health. «Il sistema impara a identificare i potenziali problemi e consigliare il giusto corso d'azione medico. È ancora troppo presto per commentare i risultati, ma sono già molto incoraggianti».

King dice che i metodi di intelligenza artificiale possono aiutare i medici a determinare una diagnosi più veloce, che vaglia le scansioni e ponendo le priorità a coloro che sono raccomandati per l'immediata revisione.

IBM ha recentemente annunciato, che AI Watson è in grado di analizzare le immagini e valutare le voci dei pazienti, individuando un tumore nel 96% dei casi. Ora il sistema è in fase di test medici a 55 ospedali di tutto il mondo, contribuendo a diagnosticare il cancro al seno, del polmone, cancro del colon-retto, cancro del collo dell'utero, ovaio, stomaco e della prostata.

Non spegnere la luce

Sullo sfondo разгорающихся dibattito sul fatto se il cambiamento climatico causare due catastrofico uragano di proporzioni storiche negli stati UNITI, come potrebbe essere il più efficace possibile incanalare l'intelligenza artificiale per la ricerca l'uso di energia pulita e rinnovabile per evitare ulteriori danni, che porta a problemi climatici?

La Gente di tutto il mondo si affidano sempre di più a fonti rinnovabili di energia per affrontare il cambiamento climatico e l'inquinamento, causata da combustibili fossili, e il compito di bilanciamento delle reti energetiche con tali fonti intermittenti diventa sempre più difficile. La diffusione dei contatori intelligenti – monitor digitali di energia, che registrano automaticamente il consumo – anche fornire un sacco di dati su come e quando i consumatori utilizzano l'energia. Solo nell'Unione europea è prevista l'installazione di 500 milioni di contatori intelligenti nelle case entro il 2020.

«Gestione di tutti questi beni è impossibile per l'uomo, poiché il tempo di risposta spesso è dell'ordine di pochi secondi», dice Valentin Rob, professore associato di sistemi intelligenti presso l'Università Heriot Watt di Edimburgo. Funziona con la società inglese Upside Energy, lo sviluppo di nuove modalità di gestione delle reti elettriche.

Creano algoritmi di apprendimento automatico per il monitoraggio della produzione e domanda di energia in tempo reale. Che vuol dire? Che l'energia sarà mantenuto la calma orologio e poi prodotta nelle ore di punta, ad esempio al mattino, quando tutti vogliono fare un caffè. Poichè, come le auto elettriche e gli accumulatori sono sempre più diffusi, la tecnologia può essere utilizzato per lo stoccaggio di energia e distribuzione uniforme rinnovabili thread.

Rob dice anche che l'IA è possibile utilizzare ancora di più il livello di base, contribuendo a ridurre la nostra domanda per i dispositivi collegati. Ad esempio, frigoriferi AI può gestire direttamente, in modo che si accendano solo quando la domanda di energia elettrica è il più basso in rete.