Facebook выложила исходный код нейросетей, которые прогнозируют распространение COVID-19

Facebook сделала модель машинного обучения на нейросетях, которая предсказывает распространение COVID-19. Она должна помочь органам здравоохранения грамотнее распределять ресурсы. Исходный код модели компания выложила на GitHub. 

Компания разрабатывает модель для прогнозирования COVID-19 с апреля 2020 года вместе с тремя университетами: Курантовским институтом математических наук, Политехническим университетом Каталонии и Факультетом математики и Data Science в Венском университете.

Модель хорошо показала себя в США. Сейчас её тестируют в Европе — там точность тоже высокая. RMSE (среднеквадратическое отклонение) составляет 0.24. Модель от Facebook по этому показателю обгоняет, например, совместное решение Google и Гарварда.

Оценка точности модели от Facebook и аналогичных решений по RMSE. 0 — лучший результат, 1 — худший.

Что учитывает модель

Главное, на что опираются нейросети при прогнозировании, — статистика по заболеваниям в «похожих» местах страны. 

В модель заложен «индекс социальной связи» — он отвечает за взаимосвязь между двумя территориями внутри страны на основе социального графа пользователей Facebook. Как оказалось, в схожих районах люди были «связаны» друг с другом от двух до восьми раз сильнее, чем в «несвязанных» округах — это отражалось на заболеваемости.

Ещё нейросети учитывают распространение вакцины от ковида. Она предсказуемо влияет на рост заболеваемости. 

Зачем открыли код

Facebook рассчитывает, что исследователи со всего мира будут дорабатывать модель, чтобы повысить точность прогнозов.

Источник: TJournal