Strumento IA predice e gestisce pandemie analizzando viaggi aerei globali: un passo avanti

Tempo di lettura: 2 minuti
Di Fedele Bello
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Mappa generata dall'IA che mostra la diffusione della pandemia tramite viaggi aerei.

RomeGli ingegneri dell'Università di Houston hanno sviluppato un nuovo modello di intelligenza artificiale per prevedere e controllare le pandemie, analizzando il traffico aereo internazionale. La loro ricerca, pubblicata su Nature, dimostra che l'IA può identificare e monitorare le aree a rischio di diffusione delle infezioni a causa dei voli aerei. Queste informazioni sono preziose per i leader della salute globale nelle decisioni strategiche. Gli ingegneri hanno rilevato che l'Europa occidentale, il Medio Oriente e il Nord America hanno un ruolo significativo nella diffusione del COVID-19 a causa dell'alto volume di voli internazionali.

Dynamic Weighted GraphSAGE è un innovativo strumento che utilizza un tipo speciale di rete neurale per analizzare reti complesse, come i programmi di volo che cambiano frequentemente. Aiuta a individuare schemi nel modo in cui le persone si spostano tra diversi luoghi in momenti diversi. Comprendendo questi schemi, i ricercatori possono identificare aree cruciali dove ridurre i voli potrebbe ridurre significativamente la diffusione delle malattie. Lo strumento presenta diverse caratteristiche importanti, quali:

  • Analisi di reti di big data in continua evoluzione
  • Individuazione di collegamenti aerei altamente sensibili
  • Modelli predittivi utili per strategie politiche

Gli autori dello studio affermano che la loro analisi basata sull'intelligenza artificiale può supportare scelte intelligenti riguardo ai limiti nei viaggi aerei, riducendo l'impatto sulla mobilità delle persone e mantenendo il controllo sulla diffusione delle malattie. Questo approccio non è limitato al COVID-19, ma è applicabile anche per affrontare pandemie future, aiutando le autorità a gestire i rischi in modo precoce e a prevenire grandi focolai.

Un nuovo approccio per gestire le pandemie enfatizza la prevenzione invece di agire dopo lo scoppio. Utilizzando dati in tempo reale e tecniche avanzate di apprendimento automatico, il modello si adatta ai cambiamenti e alla diffusione delle pandemie. I ricercatori possono simulare diversi scenari per valutare come piccole modifiche nelle regole del trasporto aereo possano influenzare significativamente i risultati. Questo aiuta a formulare politiche che tutelano sia la salute pubblica che l'economia.

Con la crescente diffusione del turismo globale, l'importanza di questi nuovi strumenti aumenta. Essi facilitano la previsione di problematiche, permettendo azioni che salvaguardano sia le comunità locali che quelle internazionali. La ricerca dell'Università di Houston migliora la previsione delle pandemie e stimola una rivalutazione del nostro approccio alle questioni sanitarie globali.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-73639-7

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

Syed Rizvi, Akash Awasthi, Maria J. Peláez, Zhihui Wang, Vittorio Cristini, Hien Van Nguyen, Prashant Dogra. Deep learning-derived optimal aviation strategies to control pandemics. Scientific Reports, 2024; 14 (1) DOI: 10.1038/s41598-024-73639-7
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