Safe Blues: wirus na smartfony ma pomóc w badaniu COVID-19

Safe Blues: wirus na smartfony ma pomóc w badaniu COVID-19

fot. Pexels
fot. Pexels
15.03.2021 11:36, aktualizacja: 06.03.2024 21:56

Australijscy naukowcy chcą przewidywać rozprzestrzenianie się COVID-19 w niecodzienny sposób - rozsyłając złośliwe oprogramowanie na smartfonach. Chcą w tym celu wykorzystać algorytm sztucznej inteligencji Safe Blues, który ma być w stanie na bieżąco weryfikować, czy podjęte środki bezpieczeństwa oraz decyzje polityczne skutecznie hamują rozwój pandemii.

Rozprzestrzenianie się wirusa zależy od właściwości biologicznych, środowiska, środków zapobiegawczych, takich jak warunki sanitarne i noszenie masek, oraz ograniczenia kontaktów międzyludzkich, wskazują eksperci. Rządy są w stanie kontrolować część z tych elementów, wydając regulacje prawne dotyczące noszenia maseczek czy zachowania dystansu społecznego, jednak mogą nie być w stanie reagować dostatecznie szybko.

Naukowcy zwracają uwagę, że pomiary rozprzestrzeniania się infekcji są zawsze przeprowadzane z opóźnieniem, co uniemożliwia natychmiastową reakcję. Safe Blues ma być jednym ze sposobów na rozwiązanie tego problemu.

[facebook=https://www.facebook.com/dobreprogramy/posts/10158188477720686]

Wirtualny pomiar wirusów

Algorytm z pomocą aplikacji miałby badać tempo i sposób rozprzestrzeniania się oprogramowania "podobnego do wirusa" na smartfonach. Dane pomiędzy urządzeniami byłyby wysyłane przez Bluetooth, więc wymiana informacji pomiędzy urządzeniami miałaby miejsce tylko na małych odległościach. Tym sposobem algorytm ma być w stanie określić podobieństwo pomiędzy rozprzestrzenianiem się złośliwego oprogramowania do rzeczywistego wirusa SARS-CoV-2.

Safe Blues wykorzystuje sygnały Bluetooth do przesyłania tokenów między urządzeniami mobilnymi, które naśladują rozprzestrzenianie się wirusa, z zachowaniem prywatności użytkowników, wyjaśniają eksperci.

W dalszej części pracy opisują, że technologia, z której korzysta algorytm, jest podobna do istniejących i powstających struktur śledzenia kontaktów, takich jak Proximity, Blue Trace, Privacy-Preserving Contact Tracing opracowane przez Apple i Google. Jednak jej cel jest zupełnie inny.

Aplikacja nie rejestruje i nie przechowuje informacji o osobach i ich interakcjach w celu mapowania konkretnych kontaktów. Zamiast tego okresowo tworzone są różne "nici" Safe Blues, a ich rozprzestrzenianie się w populacji (urządzeń mobilnych) jest śledzone. Zagregowane liczby są przesyłane do serwera bez rejestrowania prywatnych informacji.

Na poniższej grafice przedstawiono osoby biorące udział w eksperymencie Safe Blues - zdrowe zostały zaznaczone na zielono, a zakażone koronawirusem na czerwono. System działa jednak niezależnie od stanu zdrowia.

[img=1-s2.0-S2666389921000349-gr2]

Naukowcy uważają, że zebrane w ten sposób dane pozwolą w czasie rzeczywistym ocenić, w jaki sposób społeczeństwo dostosowuje się do zasad zachowania dystansu oraz w jaki sposób wpływa na to ograniczanie lub rozprzestrzenianie się pandemii COVID-19. Dane Safe Blues mogą być przetwarzane w celu oszacowania rozprzestrzeniania się wirusa, takiego jak SARS-CoV-2, ale też w przypadku przyszłych pandemii, podkreślili badacze.

Poza tym naukowcy uważają, że Safe Blues może również pomóc władzom w podejmowaniu decyzji politycznych, mających na celu ograniczenie pandemii. Dzięki temu możemy ocenić, czy decyzje podejmowane w przeszłości doprowadziły do zmniejszenia liczby zakażeń i co jeszcze można zrobić od strony prawnej, by zapobiegać dalszemu rozwojowi pandemii, dodają eksperci.

Nie podano jeszcze daty możliwego rozpoczęcia projektu i regionów, w których planowane jest przeprowadzenie tego nietypowego eksperymentu. Jednak kod źródłowy aplikacji opracowanej przez naukowców, zaplecze i pulpit nawigacyjny są dostępne w witrynie GitHub, a pełen opis projektu znajdziecie w serwisie Science Direct.

[img=1-s2.0-S2666389921000349-gr6]

Programy

Zobacz więcej
Źródło artykułu:www.dobreprogramy.pl
Oceń jakość naszego artykułuTwoja opinia pozwala nam tworzyć lepsze treści.
Wybrane dla Ciebie
Komentarze (24)