Als COVID-19 zu verbreiten begann, im Ausland und innerhalb der Vereinigten Staaten, Jim Kyung-Soo Liew beschlossen, sich dem Kampf gegen die Pandemie, indem er sein know-how im big data und künstlicher Intelligenz zu arbeiten.
Mit Hilfe eines Erfassungs-und Wissenschaftler-team aus seinem software-Unternehmen und freiwillige Studenten von der Carey Business School, wo er als außerordentlicher professor Liew eine Karte erstellt, die Spuren drive-through-Test-Stationen in den USA, einschließlich Alaska und Hawaii.
Die Carey Business School Sprach mit Liew darüber, wie das mapping-Projekt entstand, wie es funktioniert, und warum er glaubt, es bietet einen wertvollen Dienst während der Krise.
Können Sie beschreiben die Zielsetzung des Projekts?
Wir werden die tracking-Daten auf Laufwerk-durch COVID-19 Test-Stationen, da diese Methode zu testen, die wir glauben, ist die sicherste one derzeit verfügbar. Durch testen von Menschen, die bleiben in Ihren Fahrzeugen, die Wahrscheinlichkeit einer Infektion für die Beschäftigten im Gesundheitswesen wird stark reduziert. Dieses Modell der Test ist auch effizient: sobald der service abgeschlossen ist, wird der einzelne einfach off-Laufwerke, und die nächste Person zieht.
Wie kam das Projekt zustande?
Es setzte sich zusammen, als ich nach der COVID-19-Ausbruch in Südkorea mit größter Besorgnis, wie mein Bruder-in-law und seine Familie Leben auf der US-Militärbasis in Daegu, Südkorea. Als ich die news verfolgt zu berichten, wie Südkorea reagiert auf den Ausbruch, ich war fasziniert von der Wirksamkeit der drive-through-Test Automaten in der Erkennung und Eindämmung der Ausbreitung des virus und somit „Abflachung der Kurve.“
Da ich beschäftigen ein team von datenspezialisten für meine maschinelles lernen und künstliche Intelligenz full-stack software-Firma, ich drehte mich zu Ihnen um mir zu helfen, schnell erstellen und bereitstellen einer Karte mit allen drive-through-Tests Kioske in den Vereinigten Staaten. Glücklicherweise war ich darauf vorbereitet, für die Bereitstellung dieser Aufgabe schnell da, ich habe getan, Forschung mit Breitengrad-und Längengrad-Daten.
Die Karte wird mehrmals täglich aktualisiert und ist derzeit stark gefördert, die auf social-media-sites wie LinkedIn und Twitter.
Wie ist deine Mannschaft zusammenstellen der Daten?
Um das Projekt aus dem Boden schnell, mein team anfangs zusammengestellt, die Daten von hand. Die Anzahl der Websites stieg rasch, dehnte ich mein team zu gehören 50 freiwillige Schüler von Carey. Die Freiwilligen suchen nach drive-in-Kioske in den USA durch das durchlesen von lokalen online-news-Seiten und Eingabe von Daten in ein Formular ein. Die form füllt eine Datenbank, und die Daten rendert auf unsere Seite. Wir veröffentlichen die Lage des Standorts und einen link zu der news-site mit Informationen über die Prüfung kiosk.
Wir haben auch gebaut, ein application programming interface), wir sind glücklich, mit niemandem teilen, die helfen können, Holen Sie sich diese Daten an den Endanwender. Zu einer Zeit, als Informationen über COVID-19 ist entweder knapp, verwirrend, oder einfach unbekannt ist, unser Projektziel ist, um die macht der Informationen, die direkt an Einzelpersonen also Sie können schützen Sie Ihre Gesundheit und die Gesundheit von Angehörigen und Nachbarn, und anschließend langsam nach unten und enthalten die weitere Verbreitung der COVID-19.
Weiter die Straße hinunter, die Prüfung wird uns auch ermöglichen, selbstbewusst fortsetzen Rückkehr zur Arbeit, Schule, und unsere Gemeinden.
Wie sehen Sie die Rolle von künstlicher Intelligenz und big data bei der Bewältigung globaler Notfall wie COVID-19?
Weil der COVID-19, im Jahr 2020 verursacht der Gesundheits-Technologie-Industrie, um schnell zu verlagern, in Richtung der anderen Branchen die Nutzung von KI zu lösen, dringende Pandemie-bezogene Probleme. AI wird jetzt verwendet in den Bau von besseren Modellen, die Vorhersagen der globalen Ausbreitung des virus, zum Beispiel. Ein weiteres Projekt nutzt die KI zu bauen, die mehr die genaue geo-location-Risiko-Identifikation-Systeme, ein Aufwand prominent angeführt von Google und Apple, die angekündigt eine Partnerschaft zu teilen mobile proximity Daten für Vertrags-tracing. Andere Unternehmen sind mit nicht-traditionellen Daten-sets, wie social-media-Geschwätz, tweet Orten, Handy-Bewegung und migration, Kreditkarte Einkäufe und job-seeking-Aktivitäten durch die kürzlich furloughed Mitarbeiter.