contador Saltar al contenido

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة أولئك الذين يعانون من الحساسية الموسمية دون الحاجة إلى تحليل مستويات حبوب اللقاح؟ – كمبيوتر

abril 30, 2020
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة أولئك الذين يعانون من الحساسية الموسمية دون الحاجة إلى تحليل مستويات حبوب اللقاح؟ - كمبيوتر

في الولايات المتحدة ، أولئك الذين يعانون من الحساسية الموسمية لديهم أداة أخرى لإدارة حياتهم اليومية بشكل أفضل ، هذه المرة بفضل الذكاء الاصطناعي (AI). مبادرة فريق IBM Watson و The Weather Channel ، التي أطلقت ميزة جديدة في التطبيق وعلى موقع قناة الطقس على الإنترنت ، لتوفير المعلومات والتنبيهات مع توقعات لمدة 15 يومًا.

في منتصف الربيع ومع اقتراب فصل الصيف ، كان فريق بيانات القناة التلفزيونية يعمل على إنشاء مورد لأولئك الذين يعانون من الحساسية الموسمية ، كما توضح IBM في منشور مدونة. في التحقيق ، خلص الخبراء إلى أن حوالي 60 ٪ من الأشخاص الذين شملهم الاستطلاع يقيمون خطر الإصابة بالحساسية على أساس ثلاثة جوانب: وجود الأشجار ، نبات شائع جدًا في الولايات المتحدة والعشب.

ومع ذلك ، يضمن فريق Weather Channel أن مصادر الجلسة الكاملة ليست "موثوقة" وأنها تغطي فقط مجموعة فرعية صغيرة من الأنواع التي يمكن أن تؤدي إلى تفاعلات الحساسية. الاستنتاج هو أن الجلسة الكاملة "ليست مؤشرًا جيدًا لتقييم خطر الحساسية الموسمية أو كيف يشعر الشخص" وهذا هو المكان الذي تلعب فيه منظمة العفو الدولية دورًا رئيسيًا.

تطبيق قناة الطقس

في الدراسة ، خلص الفريق إلى أن استخدام بيانات الذكاء الاصطناعي والأرصاد الجوية ، بدلاً من مجرد استخدام المعلومات حول مستويات الجلسة الكاملة ، كان أداؤه أفضل. وفقًا للعلماء ، أدت هذه الطريقة إلى زيادة بنسبة 25 ٪ إلى 50 ٪ في اتخاذ قرارات أفضل فيما يتعلق بمخاطر الحساسية ، مثل تناول الأدوية لمنع الحساسية.

يتيح تعلم الآلة لـ IBM Watson تدريب نموذج البيانات المحلي

استخدم الفريق التعلم الآلي للكمبيوتر العملاق IBM Watson لتدريب النموذج المحلي للبيانات ، من أجل "المساعدة في توفير توقعات قادرة على تقييم الظروف الأساسية التي تسبب أعراض الحساسية".

تجمع الوظيفة التي تم إطلاقها الآن معلومات من القناة التلفزيونية ، من درجات الحرارة ومستويات الرطوبة وهطول الأمطار والرياح ، وبيانات الصحة والموقع من IBM. تضمن الشركة أن هذه المعلومات مجهولة المصدر ، ولا يتم استخدامها إلا لفهم البيئة والنباتات المحلية بشكل أفضل. تم استبعاد البيانات المتعلقة بالجودة الكاملة وجودة الهواء من النموذج التنبئي ، حيث "أثبتت أنها مؤشرات غير موثوقة في تقييم المخاطر. الحساسية الموسمية ، ولكن ستستمر في المراجعة "، تضمن IBM.