Содержание
Перейти к ключевому разделу
- Подробнее о Dmytro и пути, который побудил его развивать интерес к ИИ и биодефенсам
- Какой мотивировал DMYTRO сосредоточиться конкретно на биодефенсе?
- Предлагаемая Dymtro биологическое обнаружение и защитное программное обеспечение на основе ИИ
- Чем он отличается от нынешних систем мониторинга общественного здравоохранения?
- Крупные препятствия, столкнувшиеся с тем, чтобы сделать это видение реальностью
Среди недавних взаимодействий это был восхитительный мозговой штурм с Dmytro Zaharnytskyi, ИИ и инженером по машинному обучению с дальновидным видением зон обнаружения и биодессы. DMYTRO, с универсальным опытом в области AI Solutions для общественного здравоохранения и военного использования, стремится укрепить свои усилия по разработке программного обеспечения на основе искусственного интеллекта для биологических систем обнаружения и обороны. Обсуждение включало его прошлый опыт, мотивацию и будущие устремления.
Подробнее о Dmytro и пути, который побудил его развивать интерес к ИИ и биодефенсам
Его путь к технологиям начался со степень бакалавра в области кибербезопасности, в результате чего прочный фонд в отношении проблем в обеспечении критической инфраструктуры. Затем он заработал мастера в системах ИИ, который открыл мой горизонт в направлении машинного обучения и его применения. В течение последних пяти лет он участвовал в большом количестве наборов, касающихся операций машинного обучения, биотехнологии и обнаружения аномалий, в частности, сосредоточено на военной безопасности и здравоохранении. Он видел ИИ в виде моделей компьютерного зрения для обнаружения объектов на поле битвы, и это стало его моментом Эврики, видя, как ИИ может спасти жизни в рискованных ситуациях.
Какой мотивировал DMYTRO сосредоточиться конкретно на биодефенсе?
Страсть мотивируется признанием того, что биологические угрозы представляют собой ужасную проблему для современного общества — пандемия или биотерроризм. Пандемия Covid-19 была яркой демонстрацией того, как быстро биологическая угроза может перегружать системы здоровья в разных частях мира. Его цель состоит в том, чтобы разработать программную систему на основе искусственного интеллекта, которая выполняет раннее обнаружение угроз, анализируя аномалии в данных по окружающей среде и больнице. После выявления этих аномалий можно было инициировать более быстрый ответ, который мог бы принести пользу тысячам, возможно, миллионам жизней.
Предлагаемая Dymtro биологическое обнаружение и защитное программное обеспечение на основе ИИ
Идея состоит в том, чтобы создать сложную парадигму обнаружения и реагирования с использованием современных технологий ИИ для выявления аномалий. Система будет включать экологические датчики и иметь возможность анализировать потоки данных в реальном времени из больниц. Например, если бы больничная сеть должна была сообщать о необычных симптомах или показывать определенный датчик окружающей среды, который указывает на непредвиденного химического маркера, то ИИ собирал эти точки вместе, чтобы потенциально определить угрозу.
Должен читать: ИИ ведет эволюцию технологии камеры Night Vision
Система будет использовать алгоритмы обнаружения аномалий для создания консолидированного представления о вероятных угрозах, начиная от вспышки естественного заболевания до события биотерроризма. Первым шагом было бы местонахождение диверсий от соответствующих существующих данных, таких как качество местного воздуха, вирусное присутствие в сточных водах, информация от домашних устройств, таких как Alexa, цифры посещаемости больниц, размеры толпы и частота несчастных случаев.
Чем он отличается от нынешних систем мониторинга общественного здравоохранения?
Существующие системы мониторинга общественного здравоохранения в основном полагаются на ручную отчетность и являются более реактивными, чем проактивными. Это видение, чтобы попытаться изменить это на данные в реальном времени, которые могут быть связаны с ИИ для обнаружения аномалий. Автоматизация анализа такой информации обеспечит более быстрые оповещения, когда будут отмечены нарушения, и более быстрое время отклика. Представьте себе сеть, постоянно анализируя экологические, медицинские и социальные данные и отправляют оповещения, когда что-то смотрит из удара: это вид упреждающей защиты.
Крупные препятствия, столкнувшиеся с тем, чтобы сделать это видение реальностью
Самый большой барьер, который остается, — это интеграция источников данных. Вышеуказанная система потребует данных по нескольким разнородным источникам данных, включая записи больниц, экологические датчики и базы данных общественного здравоохранения. Объединение таких разнообразных данных в один понятный, безопасный формат чрезвычайно сложно. Другой проблемой будут проблемы с конфиденциальностью. Неизбежно, что медицинские данные будут вызывать проблемы конфиденциальности.
Таким образом, важно, чтобы мы построили систему, которая получит некоторое представление, не разрушив конфиденциальность человека. Наконец, выпуск и укрепление доверия и сотрудничества являются важной предпосылкой для успеха этого решения между различными учреждениями, правительствами, больницами и исследовательскими организациями.