A koronavírus felbukkanásával sorra alakulnak azok az együttműködések, amelyek célja, hogy döntéstámogató megoldásokat hozzanak létre a járvánnyal összefüggő problémákra. Erre példa az IBM által vezetett szuperszámítógépes konzorcium, amely a szükséges kapacitásokkal támogatja az ígéretes kutatási projekteket, vagy az Open COVID Pledge nevű kezdeményezés, amelynek keretei között a csatlakozó szervezetek ajánlják fel szellemi tulajdonukat a járvány elleni küzdelemhez.
Az Xprize non-profit szervezet a Pandemic Alliance koalíció felállításával ugyancsak a koronavírus megjelenésével összefüggő megoldások fejlesztését gyorsítaná fel, a Rolls-Royce (R2 Data Labs) egyik kezdeményezése pedig olyan eljárásokat fejleszt partnereivel közösen, amelyek az adatgyűjtés és adatelemzés eszközeivel segítené a kormányzati vagy piaci szereplőket az új kihívások közepette. A sor valósszínűleg még hosszan folytatható lenne, a lényeg azonban minden esetben az adatokhoz és a szakértelemhez való hozzáférés biztosítása.
Ahogy korábban írtuk, a világjárvány kitörése azt is megmutatta, hogy az előre meghatározott környezeti modellekkel dolgozó MI-k előrejelései mennyire bizonytalanná válnak, ha váratlanul megváltoznak a körülmények. Korábbi koronavírus-járványokról értelemszerűen nem állnak rendelkezésre adatok, és e lfogynak azok a minták is, amelyekre a predikciókat fel lehetne építeni. A friss, megfelelő mennyiségű és releváns információ összegyűjtése viszont egyáltalán nem egyszerű feladat.
A legújabb kezdeményezés ezen a területen a CAIAC (Collective and Augmented Intelligence Against COVID-19) néven létrehozott együttműködés, amely a törvényhozók, egészségügyi döntéshozók vagy tudósok számára fejlesztene a mesterséges intelligenciára épülő járványügyi döntéstámogató eszközöket. Az ENSZ (UNESCO), a The Future Society think-tank, a Stanford Egyetemand és a Patrick J. McGovern Alapítvány által életre keltett CAIAC techológiai partnereivel együtt kezdett a szükséges egészségügyi, társadalmi és gazdasági adatkészlet összeállításába.
Tiszta vizet öntenének az összes pohárba
A kutatóintézetek, üzleti vállalkozások vagy NGO-k már a járvány felbukkanása óta igyekeznek elemzéseket és modelleket készíteni a rendelkezésükre álló információ alapján, ez azonban nem volt kifejezetten eredményes a redundáns, hiányos vagy egymásnak ellentmondó adatok, rosszabb esetben pedig a félretájékoztatás miatt. A CAIAC éppen ezért az ENSZ megfelelő szervezetevel közösen olyan irányítási keretrendszereket állít fel, amelyek hasonlóak a klímaváltozás vagy akár a digitális szakadék vizsgálatának alkalmazásaihoz.
A szervezet kiemelte, hogy a világjárvánnyal kapcsolatosan sem az a probléma, hogy ne gyűlt volna össze rövid idő alatt rengeteg adat, hanem hogy az eltérő megközelítések, a minimális szintű tudásmegosztás és a globális koordináció hiánya miatt ezeket nem lehet hatékonyan kiaknázni. A CAIAC most az elkövetkező hat-nyolc hétben egy olyan "közös minimumra" hozott platformot teremtene meg, amely tiszta képet fest a piaci, kormányzati vagy az ENSZ-hez hasonló globális szervezetek döntéshozói számára.
Ehhez első körben a három legfontosabb területre koncentrálnak, ami meghatározásuk szerint a kontaktkövetés, az infodémia (vagyis a túlzott mennyiségű, nem kis részben hamis információ ártalmas hatásainak kiküszöbölése) és az adatokhoz való hozzáférés kiterjesztése. Ebben a CAIAC tagjai technikai, tudományos és civil társadalmi partnerekkel dolgoznak együtt annak érdekében, hogy azonosítsák azokat a területeket, amelyeken a járvánnyal összefüggő, megbízható információra a legnagyobb szükség lenne.
A CAIAC platform online elérhetősége a tervek szerint az őszre valósul meg, az ENSZ közgyűlésének szeptemberi ülésszakára időzítve. A hozzáférést legelőször az ENSZ-szel együttműködő szervezetek, nem sokkal később pedig a kormányzatok is megkapják világszerte. A rendszer egy nagy csomó statisztika szakterületekre és felhasználási esetekre bontott megjelenítését biztosítja majd, amelyek között a felhasználók az egyes országokból származó publikációkra vagy szakértői véleményekre is kereshetnek.
Az ötlettől az értékteremtésig – az üzleti réteg szerepe az adattudományi működésben
Az adattudomány valódi értéke ott válik láthatóvá, ahol az előrejelzések döntésekké, a döntések pedig mérhető üzleti eredményekké alakulnak. Ehhez azonban tudatos üzleti beágyazásra, mérési keretrendszerekre és következetes visszacsatolásra is szükség van.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak