Cum poate ajuta analiza video la accelerarea recuperării la nivel mondial după COVID-19

Publicat: 2021-02-02

Lumea noastră s-a luptat în ultimul an cu o pandemie globală cunoscută sub numele de COVID-19. Există sute de mii de cazuri noi în întreaga lume în fiecare zi, informează OMS. Răspândirea acestei boli a devenit problematică și reprezintă o îngrijorare constantă pentru oamenii de știință și medicii din întreaga lume.

Multe țări au emis legi privind distanțarea socială și purtarea măștilor. Acțiunea indicată se face în speranța de a încerca să oprească răspândirea acestui virus. Având în vedere atât de multe locuri publice deschise (sau redeschise), cum ar fi mall-urile, magazinele, restaurantele, a devenit o provocare să urmăriți dacă oamenii respectă sau nu aceste legi privind distanțarea socială.

Pe măsură ce angajații se întorc la locurile de muncă și unele guverne ridică încet restricțiile de izolare, nu este sigur cum va fi controlat virusul, iar această lipsă de control ar putea deveni o problemă. Angajatorul ar trebui să fie responsabil să urmărească dacă lucrătorii respectă regulile de distanțare socială, care ar putea deveni copleșitoare la un moment dat.

Cum poate ajuta tehnologia?

Una dintre soluțiile logice ar fi apelarea la tehnologie. Dar cum poate ajuta tehnologia aici? Astăzi, oriunde am merge, suntem înconjurați de tehnologie. Cercetări recente din Londra au arătat că există peste 600.000 de camere pentru 9,3 milioane de oameni (aproximativ 67,5 camere la 1000 de persoane). Filmările colectate aici ar putea fi de mare importanță atunci când se observă interacțiunile și se monitorizează practica distanței sociale.

Tehnologia care a câștigat atenția în ultimii ani și s-a îmbunătățit este analiza video. Concentrându-se pe recunoașterea facială sau gestionarea mulțimii, se așteaptă ca acest tip de tehnologie să crească până la 12 miliarde de dolari până în 2026. Piața de analiză video s-a dovedit extrem de utilă în pandemia mondială, fiind aplicată la lucruri la fel ca detectarea febrei sau distanțarea socială. .

Această înregistrare poate fi extrem de utilă, dar revizionarea a sute sau mii de ore din materialul în sine ar putea fi o pierdere de timp. Aici este nevoie de tehnologie mai avansată, cum ar fi AIVA (Analisi video de inteligență artificială). AIVA folosește algoritmi geospațiali pentru a stabili locația unui individ și pentru a învăța perspectiva scenei.

Algoritmi de detectare a febrei și distanțare socială

Deoarece unul dintre simptomele COVID-19 este febra, a fost necesar să se măsoare temperatura corpului la locul de muncă. Detectarea febrei este extrem de eficientă și de ajutor, facilitând detectarea unei persoane cu un nivel mai ridicat de temperatură a corpului. Majoritatea acestor sisteme funcționează deoarece folosesc învățarea profundă pentru a mări ochiul unei persoane, care reflectă cel mai mult temperatura corpului. Această examinare poate fi efectuată în multe locuri publice, cum ar fi școli, universități, aeroporturi, spitale sau hoteluri.

Chiar dacă acest lucru s-a dovedit a fi foarte util, nu este suficient. O persoană infectată ar putea fi încă în perioada de incubație, ceea ce înseamnă că nu ar prezenta unele simptome (cum ar fi febra) în această fază incipientă.

Când vine vorba de distanțarea socială, un algoritm care ar ține evidența dacă doi (sau mai mulți) oameni păstrează o distanță de 2 metri unul de celălalt ar fi extrem de util. Dacă cineva încalcă regulile, un declanșator va alerta autoritățile. Chiar dacă regulile se schimbă când vine vorba de cât de mult ar trebui să fie distanța socială, reglarea setărilor este fără efort.

Dacă un anumit magazin sau un restaurant are mai multe persoane înăuntru, ar fi esențial să practicați distanțarea socială. Acest tip de algoritm ar încuraja distanțarea socială și ar stabili o modalitate prin care toată lumea să-și amintească importanța distanței sociale în primul rând.

Algoritmi de recunoaștere a măștilor de față

A avea o mască de față a devenit, de asemenea, noua normalitate. Majoritatea țărilor cer cetățenilor să poarte măști atunci când sunt în afara casei. Purtarea unei măști încetinește răspândirea virusului. Dar este o mare provocare să monitorizezi fiecare persoană și dacă poartă o mască. Deoarece este aproape imposibil ca oamenii să facă această muncă în timp real, automatizarea acestui proces cu ajutorul tehnologiei este esențială.

O mulțime de algoritmi de recunoaștere a feței se învârt astăzi în jurul scanării ochilor, nasului, gurii și urechilor. Dar majoritatea acestor algoritmi au probleme când vine vorba de scanarea feței dacă o persoană poartă o mască. De exemplu, iPhone-ul Apple (care folosește FaceID pentru a debloca telefonul unei persoane) a avut probleme la scanarea feței unei persoane în timp ce purta o mască. Apple a trebuit să-și îmbunătățească algoritmul pentru a detecta o mască pe fața unei persoane. iPhone le-ar oferi opțiunea de a-și introduce parola în loc să-i facă să-și dea jos capacul pentru față.

Dezvoltatorii au explicat că algoritmul care ar detecta o mască pe fața cuiva ocolește problemele de confidențialitate pe care le-am întâlnit în trecut. Asta pentru că algoritmul nu identifică o persoană sau identitatea acesteia. Algoritmul este antrenat să facă două lucruri:

Detectarea feței – singurul lucru pe care l-ar face un algoritm aici este să detecteze o față
Mask-detection – recunoașterea dacă există sau nu o mască.

Avantajul acestui lucru este că algoritmul nu identifică fața – deci nu o leagă de o anumită persoană.

Unele companii au început să folosească acești algoritmi pentru a le ajuta să urmărească dacă angajații lor poartă sau nu mască. Algoritmul ar împărți oamenii în două grupuri, un grup de oameni care poartă mască și oameni care nu poartă mască. Datele colectate aici ar fi în mâinile companiei. Ar fi util – pentru că o companie și-ar putea concedia angajații care refuză să poarte mască la locul de muncă.

Astfel de algoritmi ar putea fi utilizați și în locuri publice (cum ar fi mall-uri, magazine etc.). Dar unele țări (cum ar fi Statele Unite ale Americii) nu au legi care să guverneze confidențialitatea datelor. Deci, companiile care colectează aceste date nu sunt obligate să ne spună sau să explice ce se întâmplă cu datele pe care le colectează.

Aglomerare și puncte fierbinți reduse

După cum am văzut, distanțarea socială a devenit un atu predominant în lupta împotriva acestui virus. Uneori, asta poate fi greu, mai ales în orașele enorme și mai populate. Și în multe feluri, interacțiunea socială este crucială și poate contribui la creșterea economică. Dar în această pandemie cu care luptăm, este ceva pe care trebuie să-l controlăm.

Scopul final al distanțării sociale este de a încetini cât mai mult posibil răspândirea virusului. Distanțarea socială ajută, de asemenea, să țină spitalele departe de debordare. Deci cum reușim acest lucru? În zonele și cartierele mai bogate, nu este atât de greu. Oamenii se pot izola în casele lor și pot lucra de la distanță de acasă.

Dar ce rămâne cu locuitorii mai puțin bogați? Dar cartierele și zonele prea aglomerate? Majoritatea oamenilor trebuie să-și părăsească casele și să meargă la muncă. Sunt înconjurați continuu de oameni în zona în care locuiesc sau lucrează.

Pentru a evita crizele viitoare, ar fi de mare ajutor să existe hotspot-uri emergente. Cu mai mult de câteva milioane de cetățeni în orașe mai mari, zonele supraaglomerate îngreunează controlul răspândirii virusului. Prin identificarea automată a punctelor fierbinți în curs de dezvoltare prin algoritmi, putem identifica în timp util locurile critice și aglomerate și putem alerta lucrătorii medicali sau guvernul.

Avem nevoie de această tehnologie din cauza incapacității oamenilor din anumite zone de a păstra distanța socială, unde oamenii, chiar și în izolare, nu au altă soluție decât să se grupeze. Folosind viziunea computerizată și tehnologia bazată pe inteligență artificială pentru a identifica aceste domenii, putem oferi o perspectivă în timp real oamenilor care ocupă poziții de conducere. Drept urmare, ei se pot pregăti mai bine pentru a lupta împotriva pandemiei și pot fi de serviciu cetățenilor lor.

Cuvinte finale

Întrucât întregul glob încă se luptă cu acest virus mortal, este prioritatea numărul unu la nivel global pentru a depăși toate necazurile cauzate de virus. COVID-19 a afectat aproape toată lumea, în special persoanele în vârstă. În multe privințe, a schimbat modul în care trăim. Este greu de imaginat că am trăit cândva fără mască și că nu am avut distanță socială, dar aceasta este noua normalitate – cel puțin deocamdată.

Vestea bună este că avem o modalitate de a naviga în modul în care pandemia ne afectează – într-o anumită măsură. Tehnologia a fost de mare ajutor până acum și continuă să ajute. De exemplu, într-o perioadă în care oamenii trebuie să poarte o mască aproape tot timpul, un algoritm care urmărește dacă oamenii poartă o mască s-a dovedit a fi foarte util. De asemenea, deținerea de algoritmi care ajută la distanțarea socială ar putea încuraja oamenii să respecte legile distanței sociale.

Tehnologia avansată a ajutat, dar pentru a învinge această pandemie, lumea trebuie să fie unită și să lupte împreună. Nu numai că ne crește șansele de a o învinge în totalitate, dar ne-ar pregăti și pentru situații viitoare care sunt similare cu cea pe care am avut-o cu COVID-19.

Nota editorului: Michael este CTO și fondator al BroutonLab, o companie de știință a datelor care a finalizat peste 50 de proiecte de dezvoltare AI cu o valoare totală de peste 1 milion USD. Michael este un expert în Deep Learning, în special în aplicațiile sale în Computer Vision, NLP și Reinforcement Learning.

Ai vreo părere despre asta? Anunțați-ne mai jos în comentarii sau transmiteți discuția pe Twitter sau Facebook.