Νεύρο-ασαφές σύστημα πρόβλεψης της τάσης των ημερήσιων κρουσμάτων κορωνοϊού

Γράφουν οι ΓΙΩΡΓΟΣ ΑΤΣΑΛΑΚΗΣ, ΒΑΣΙΛΗΣ ΤΣΟΥΜΠΡΗΣ και ΙΩΑΝΝΑ ΑΤΣΑΛΑΚΗ*

Η τεχνητή νοημοσύνη και η εύκαμπτη πληροφορική είναι μια αναπτυσσόμενη προσέγγιση στην υπολογιστική η οποία συνδυάζει την ικανότητα του ανθρώπινου εγκεφάλου να εξηγεί και να μαθαίνει σε ένα περιβάλλον αβεβαιότητας και ανακρίβειας. Δημιουργήθηκε από τη διαπίστωση ότι για να λυθούν πραγματικά προβλήματα απαιτείται η χρήση έξυπνων συστημάτων που συνδυάζουν γνώση, τεχνικές και μεθοδολογίες από διαφορετικούς τομείς. Αυτά τα έξυπνα συστήματα πρέπει να κατέχουν εξειδικευμένη ανθρώπινη γνώση, να προσαρμόζονται και να μαθαίνουν σε μεταβαλλόμενο περιβάλλον και να εξηγούν πώς παίρνουν αποφάσεις ή πώς ενεργούν.

Τα νεύρο-ασαφή μοντέλα ως τεχνικές της εύκαμπτης υπολογιστικής και της τεχνητής νοημοσύνης με ικανότητα μάθησης, τα οποία αναπαριστούν την ανθρώπινη λογική σκέψη, εφαρμόζονται σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου που παρουσιάζουν πολυπλοκότητα και αβεβαιότητα, όπως η λήψη αποφάσεων, οι προβλέψεις, τα προβλήματα ελέγχου κ.λπ. Τα νεύρο-ασαφή μοντέλα, λόγω της ικανότητας τους να ενσωματώνουν ανθρώπινη γνώση και να προσαρμόζουν τη γνώση αυτή με τη χρήση μεθόδων βελτιστοποίησης, παίζουν ένα σημαντικό ρόλο στο σχεδιασμό υβριδικών έξυπνων συστημάτων πρόβλεψης.

Η ανάπτυξη ενός συστήματος πρόβλεψης το οποίο προβλέπει τον αριθμό κρουσμάτων συνεχίζει να αποτελεί αντικείμενο εκτεταμένων ερευνητικών προσπαθειών. Έχουν αναπτυχθεί διάφορες στρατηγικές, μοντέλα και μεθοδολογίες για την πρόβλεψη των ημερήσιων κρουσμάτων, αλλά με περιορισμένο βαθμό ακρίβειας. Από την άλλη μεριά όμως, δεν έχουν αναπτυχθεί μοντέλα που να προβλέπουν την τάση των κρουσμάτων την επόμενη μέρα, δηλαδή εάν ο αριθμός των κρουσμάτων θα είναι ανοδικός ή καθοδικός την επόμενη μέρα. Η προσέγγιση αυτή λαμβάνει υπόψη στην ανάπτυξη του προτεινόμενου μοντέλου, την συμόρφωση ή μη των πολιτών, με βάση την αρχή ότι τελικά η συμπεριφορά των ανθρώπων όσον αφορά τα μέτρα τήρησης των κανόνων περιορισμού της εξάπλωσης της πανδημίας, διαμορφώνει τον αριθμό των ημερήσιων κρουσμάτων.

Το προτεινόμενο νεύρο-ασαφές μοντέλο αναπτύχθηκε βασιζόμενο στα δεδομένα της πανδημίας στην Ελλάδα.

Αποτελείται από τέσσερις μεταβλητές-εισόδους: α) τα ημερησία κρούσματα της πανδημίας β) τον αριθμό θανάτων γ) τον αριθμό εισαγωγών στα νοσοκομεία και δ) και από ένα δείκτη που προκύπτει από την διαίρεση των ημερήσιων κρουσμάτων με τα ημερήσια τεστ. Η έξοδος του μοντέλου δίνει την ανοδική ή καθοδική τάση των κρουσμάτων την επόμενη μέρα.

Εκπαιδεύοντας το προτεινόμενο υβριδικό μοντέλο με 328 παρελθοντικά πραγματικά δεδομένα δημιουργήθηκαν 24 κανόνες ασαφούς λογικής, οι οποίοι ανάλογα με τις τιμές των εισόδων προβλέπουν εάν τα κρούσματα την επόμενη μέρα θα είναι ανοδικά ή καθοδικά. Η διαδικασία της εκπαίδευσης και της πρόβλεψης γίνεται σε καθημερινή βάση ώστε να λαμβάνονται υπόψη τα καθημερινά νέα δεδομένα.

Το μοντέλο χρησιμοποιήθηκε για να προβλέψει ημερήσια κρούσματα 37 ημερών τηνπερίοδο Ιανουαρίου-Φεβρουαρίου 2021. Με ακρίβεια 94,45% προέβλεψε σωστά την τάση των κρουσμάτων την επόμενη ημέρα.

Το διάγραμμα παρουσιάζει την πρόβλεψη με δεδομένα που δεν χρησιμοποιηθήκαν στην εκπαίδευση του μοντέλου.

Η μπλε καμπύλη με κύκλους αναπαριστά την πραγματική τάση των κρουσμάτων. Η κόκκινη γραμμή με αστερίσκους αναπαριστά την πρόβλεψη με δεδομένα που δεν χρησιμοποιήθηκαν κατά την εκπαίδευση του μοντέλου (εκτός δείγματος), η οποία αφορά την πρόβλεψη ημερησίων κρουσμάτων 37 περιπτώσεων (ημερών).

Τα κυριότερα οφέλη του προτεινόμενου συστήματος είναι:

1) Η προτεινόμενη νεύρο-ασαφής μεθοδολογία πρόβλεψης εφαρμόζεται για πρώτη φορά στην πρόβλεψη της τάσης των κρουσμάτων και αξιολογείται με την εφαρμογή της στην πρόβλεψη της κατεύθυνσης των κρουσμάτων.

2) Η χρήση του συστήματος είναι εύκολη και φιλική για το χρήστη καθώς δεν απαιτούνται ιδιαίτερες γνώσεις για τον χειρισμό του.

3) Λόγω του είδους των δεδομένων και των εισόδων που χρησιμοποιεί το σύστημα, η συλλογή των δεδομένων και η επεξεργασία τους απαιτεί μόνο μερικά λεπτά, ώστε το σύστημα να ολοκληρώσει την πρόβλεψη. Το πλεονέκτημα αυτό παρέχει τη δυνατότητα στο χρήστη να χρησιμοποιεί το σύστημα και να λαμβάνει τις τιμές πρόβλεψης αμέσως μόλις ανακοινωθούν τα ημερήσια δεδομένα από τις αρχές.

4) Δυνατότητα άμεσης επανεκπαίδευσης του συστήματος ανά πάσα στιγμή ώστε να βελτιώνει την προβλεπτική του ικανότητα με βάση τα νέα δεδομένα.

* Ο κ. Γιώργος Ατσαλάκης είναι αναπληρωτής καθηγητής του Πολυτεχνείου Κρήτης, ο κ. Βασίλης Τσούμπρης είναι ερευνητής, απόφοιτος του Πολυτεχνείου Κρήτης και η κα Ιωάννα Ατσαλάκη είναι υποψήφια διδάκτορας του Πολυτεχνείου Κρήτης

1 σχόλιο

  • Γιώργος Κιαγιάς Reply

    19 Απριλίου 2021 at 16:47

    Η τεχνητή νοημοσύνη μας λέει αν την επόμενη μέρα τα κρούσματα έχουν ανοδική τάση ή όχι. Είναι τόσο σημαντικό αυτό; Δεν μπορεί βέβαια να μας πει αν πρέπει να ανοίξουμε τα μαγαζιά ή όχι, αν πάμε το Πάσχα στο χωριό, αν θα ανοίξουμε τις εκκλησίες, πότε θέλουμε και ποιους τουρίστες και πάει λέγοντας, ο άνθρωπος δεν βρίσκει τις λύσεις απλά με την λογική αλλά και συγκρίνοντας αξίες, αλλά και στην λογική του μπαίνουν άπειροι παράγοντες, νομίζω πως γίνεται πολύς ντόρος με την τεχνητή νοημοσύνη που είναι σίγουρα μια σπουδαία τεχνολογία αλλά που δεν έχει καμία σχέση με την ανθρώπινη, π.χ. θα μπορούσε ποτέ μια μηχανή να προβλέψει την αντίδραση του Δένδια στην Τουρκία ή να την αποφασίσει η ίδια; Η σκέψη του ανθρώπου πηγάζει από τα βάθη της ανθρώπινης ιστορίας και γνώσης και από όλες τις εμπειρίες και γνώσεις του ατόμου από όλους τους τομείς της ζωής του και από τον χαρακτήρα του και το θέλω του, μπροστά σε όλα αυτά η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα σημαντικό εργαλείο που βοηθάει τον άθρωπο, όπως γενικά οι υπολογιστές, αλλά την ζωή την παλεύει ο άνθρωπος, αυτός παίρνει και τις αποφάσεις, οι μηχανές του διευκολύνουν απλά την κάθε απόφαση με το να του δίνουν επεξεργασμένα στοιχεία, όπως το αν είναι η τάση αύριο ανοδική.

ΣΧΟΛΙΑΣΤΕ

Login

Welcome! Login in to your account

Remember me Lost your password?

Don't have account. Register

Lost Password

Register

Επιστροφή στην κορυφή

Συνεχίζοντας να χρησιμοποιείτε την ιστοσελίδα, συμφωνείτε με τη χρήση των cookies. Περισσότερες πληροφορίες.

Οι ρυθμίσεις των cookies σε αυτή την ιστοσελίδα έχουν οριστεί σε "αποδοχή cookies" για να σας δώσουμε την καλύτερη δυνατή εμπειρία περιήγησης. Εάν συνεχίσετε να χρησιμοποιείτε αυτή την ιστοσελίδα χωρίς να αλλάξετε τις ρυθμίσεις των cookies σας ή κάνετε κλικ στο κουμπί "Κλείσιμο" παρακάτω τότε συναινείτε σε αυτό.

Κλείσιμο