近日，由廣州呼吸健康研究院牽頭，聯(lián)合云創(chuàng)大數(shù)據(jù)等多家單位對新冠肺炎疫情進(jìn)行了全面研究。廣州呼吸健康研究院由鐘南山院士創(chuàng)立，是呼吸疾病國家重點(diǎn)實(shí)驗室，國家呼吸疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心、國家高級別專家組、科研攻關(guān)組組長單位。云創(chuàng)大數(shù)據(jù)是天堂硅谷于2017年8月以PE基金投資的一家優(yōu)秀的人工智能應(yīng)用企業(yè)。
在此次與廣州呼吸健康研究院的合作中，清華大學(xué)博士、中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用聯(lián)盟人工智能專家委員會主任、南京大數(shù)據(jù)研究院院長、云創(chuàng)大數(shù)據(jù)總裁劉鵬教授率云創(chuàng)大數(shù)據(jù)技術(shù)團(tuán)隊——曹騮、沈大為、高中強(qiáng)、曹旭東、羅藝峰、時晨皓、鄭圣杰，參與了新型冠狀病毒人工智能預(yù)測研發(fā)工作。
在該項目中，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)技術(shù)團(tuán)隊兵分兩組，一組采用改進(jìn)的經(jīng)典模型，另一組則基于人工智能技術(shù)進(jìn)行研究，旨在對疫情的發(fā)展走向作出準(zhǔn)確預(yù)報。由幾家單位構(gòu)成的研究團(tuán)隊經(jīng)過連夜奮戰(zhàn)，目前已經(jīng)取得初步成果，并于2月12日晚向鐘南山院士做了匯報。
預(yù)測模型方法比較
SEIR
SEIR模型傳染病動力學(xué)的一個經(jīng)典模型，同時也被廣泛用于此次新型冠狀病毒（2019-nCov）的R0值預(yù)估以及傳播建模。
PS-SEIR
基于于人流動(Population Shift, PS)的SEIR模型：(1)充分考慮到春節(jié)期間人口大量流動帶來的影響。(2)β考慮了政府管理力度和人口流動。
SEIR-LSTM
LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于處理和預(yù)測各種時間序列問題。
SEIR-LSTM基于2003年SARS病毒傳染統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用SEIR對傳播系數(shù)R0、潛伏期參數(shù)、接觸率進(jìn)行調(diào)整，從而獲得基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并建立LSTM時間序列模型來學(xué)習(xí)病毒傳播趨勢，以此預(yù)測2019-nCoV病毒傳染過程。
作為一家以大數(shù)據(jù)存儲與智能處理為核心發(fā)展的高新技術(shù)企業(yè)，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)致力于物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的實(shí)踐與應(yīng)用，且始終把“用科技優(yōu)化世界”作為奮斗目標(biāo)。
