Последние два года весь мир живёт в условиях эпидемиологической нестабильности. Периоды снижения заболеваемости коронавирусом сменяются новыми всплесками. Планировать поездки и мероприятия в таких условиях крайне сложно. Магистрантка Томского государственного университета Анна Первушина под руководством доцента Ольги Марухиной работает над созданием ресурса, который будет автоматически оценивать эпидемиологическую безопасность стран и прогнозировать ситуацию на ближайшие месяцы.
– Основой для нового ресурса будет выступать математическая модель, выполняющая анализ данных из открытых источников, – рассказывает автор проекта, магистрант Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ Анна Первушина. – Сейчас довольно много официальных информационных ресурсов, которые обновляются ежедневно либо несколько раз в день. В частности, доступны данные о количестве заболевших, вакцинированных, выздоровевших и прочее. Вместе с тем есть международные открытые базы с данными по другим инфекциям. Математическая модель будет анализировать совокупность данных, определять степень эпидопасности на данный момент и строить прогноз на будущее.
Этот функционал модель сможет приобрести благодаря применению технологий машинного обучения. На первом этапе её обучат на одном массиве данных, затем протестируют «усвоение материала» на тех данных, с которыми модель ещё не знакома. Предполагается, что результат анализа на данный момент и прогноз на будущее будут выдаваться пользователю в виде карты с цветовым распределением зон, наглядно определяющим степень опасности.
– Планируется, что конечная версия продукта будет выполнена в виде веб-сайта, – говорит научный руководитель магистрантки, преподаватель ИПМКН, эксперт WorldSkills Russia в компетенции «Машинное обучение и большие данные» Ольга Марухина. – Новый ресурс будет выступать как система помощи в принятии решений, на которую смогут опираться турагентства и граждане, планирующие поездки за границу либо проведение каких-то мероприятий. Сайт будет выступать как дополнительный источник информации, но в каждом случае решение остаётся за тем, кто его принимает.
Новый инструмент для оценки эпидемиологической безопасности государств станет выпускной квалицификационной работой магистрантки ИПМКН. Добавим, что Томский госуниверситет одним из первых в стране начал реализовывать образовательные программы, связанные с big data. Так, в 2015 году была запущена магистерская программа «Интеллектуальный анализ больших данных», где ведётся подготовка специалистов, способных применять современные подходы в области анализа big data в таких сферах, как «Индустрия 4.0» (аналитика промышленных данных), «Общественные науки» (социальные медиа), «Биоинформатика и биомедицина» (анализ данных в биоинформатике и биомедицине). Студенты проходят стажировку в ведущих IT-компаниях региона и России, в частности, на базе партнёра ТГУ – компании Rubius, специализирующейся на разработке инженерного программного обеспечения.