Usando aprendizaje automático para predicción del brote de COVID-19

Una metodología de aprendizaje automático para la predicción en tiempo real del brote COVID-19 2019-2020 mediante búsquedas en Internet, alertas de noticias y estimaciones de modelos mecanicistas

Dianbo Liu, Leonardo Clemente, Canelle Poirier, Xiyu Ding, Matteo Chinazzi, Jessica T Davis, Alessandro Vespignani, Mauricio Santillana
ArXiv


Presentamos una metodología oportuna y novedosa que combina estimaciones de enfermedades a partir de modelos mecanicistas con trazas digitales, a través de metodologías de aprendizaje automático interpretables, para pronosticar de manera confiable la actividad COVID-19 en las provincias chinas en tiempo real. Específicamente, nuestro método es capaz de producir pronósticos estables y precisos 2 días antes de la hora actual, y se utiliza como insumos (a) informes oficiales de salud del Centro Chino para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC de China), (b) relacionados con COVID-19 actividad de búsqueda en Internet de Baidu, (c) actividad de medios informativos informada por Media Cloud, y (d) pronósticos diarios de actividad COVID-19 de GLEAM, un modelo mecanicista basado en agentes. Nuestra metodología de aprendizaje automático utiliza una técnica de agrupamiento que permite la explotación de sincronías geoespaciales de la actividad COVID-19 en las provincias chinas, y una técnica de aumento de datos para tratar el pequeño número de observaciones históricas de actividad de la enfermedad, característica de brotes emergentes. El poder predictivo de nuestro modelo supera a una colección de modelos de referencia en 27 de las 32 provincias chinas, y podría extenderse fácilmente a otras geografías actualmente afectadas por el brote de COVID-19 para ayudar a los tomadores de decisiones.

2004 04019

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Las redes sociales dan forma a la "cultura" de los monos

Un nuevo estudio, publicado en la revista Current Biology, demuestra que los monos ardilla que se encuentran en el corazón de su grupo social recogen las innovaciones en primer lugar, y son más propensos a adquirir nuevas variaciones culturales en el comportamiento como nuevas técnicas de forrajeo.

Los Dr. Nicolas Claidière, Ms Emily Messer y el profesor Andrew Whiten de la Universidad de St. Andrews, en colaboración con el Dr. Will Hoppitt de Anglia Ruskin University estudiaron nuestros dos monos ardilla del Este y del Oeste. Examinaron sus redes sociales, mediante el registro de que pasó un tiempo con el que cuando los monos estaban en las proximidades de un "frutas artificiales" que se podría utilizar para obtener recompensas de comida mediante el uso de dos técnicas diferentes, levantar o pivotar (Figura 1).



Sofisticados análisis estadístico de estos datos revelaron los detalles de las redes sociales de los monos que ayudó a los investigadores a visualizar lo que los monos estaban en el corazón de la red y a los que eran más periféricos (Figura 2). Cada mono fue evaluado en una medida de su 'centralidad' dentro del grupo. red social Rojo contra azul



Boa, el machos alfa en el grupo Este se separó y se entrenó cómo utilizar la técnica de elevación y su equivalente, Río en el grupo Oeste fue entrenado para usar la técnica de pivote brevemente, a continuación, se reunieron con sus respectivos grupos.

Los científicos descubrieron que los monos que estaban bien conectados eran los más propensos a entender con éxito la nueva técnica implantada en su grupo. También eran más propensos a adquirir la técnica de elevación en el grupo implantada con "levantar", en comparación con la técnica de pivote en el grupo sembró con 'pivote', por lo que los machos alfa eran verdaderamente los ejes de estos dos diferentes mono "culturas".

El Profesor Whiten, de la Universidad de St. Andrews, dijo: "Nuestro estudio muestra que las innovaciones no sólo se extienden al azar en grupos de primates, pero al igual que en los seres humanos, están conformadas por las redes sociales de los monos".

Dr. Claidiere dijo: "La investigación de interés en el aprendizaje social y análisis de redes sociales ha aumentado en los últimos años, y nuestros resultados son susceptibles de estimular la investigación sobre la difusión de las innovaciones en las redes sociales de los animales.

"Sospechamos que nuestro enfoque en una red social relevante para la difusión de las innovaciones de forrajeo puede explicar por qué encontramos un efecto de la centralidad de la red de los individuos sobre su aprendizaje.

"La investigación anterior se ha centrado en otras relaciones, como quien prepara los cuales, que puede no tener correlación con el aprendizaje por observación de los monos de la misma manera".

Emily Messer, señaló otro aspecto del estudio. "También encontramos que las relaciones maternas explican las partes de la red social, por lo que algunos de la difusión de los nuevos hábitos de forrajeo también probablemente está reflejando un énfasis en el aprendizaje dentro de las familias", dijo.