КОДЕКС

Планирование сценария COVID-19 с использованием искусственного интеллекта

Глобальная пандемия COVID-19, имеющая более 6 миллионов подтвержденных случаев заболевания по всему миру, оказала огромное влияние на нашу повседневную жизнь. Основная причина этого заключается в том, что для сведения к минимуму распространения вируса правительствам всего мира пришлось принять решительные меры. К ним относятся закрытие школ и магазинов, отмена крупных публичных мероприятий и даже полномасштабная изоляция на каком-то этапе этого кризиса.

Принимая во внимание, что эти меры помогли значительно снизить количество жертв, они требуют определенной цены. Несомненно, остановка всей экономики имеет серьезные последствия для всех предприятий, работающих в этой экономике. Скорее всего, это приведет к большой волне банкротств в предстоящий период.

Таким образом, на переговорах постоянно велась борьба за то, чтобы найти золотую середину между сокращением числа жертв и попыткой сохранить экономику. Но как эксперты узнают, какие меры уместны, а какие нет? Как можно предсказать результат определенного действия, если пандемии такого масштаба никогда не было в истории? Ответ заключается в использовании прогнозной аналитики и планирования сценариев с помощью мощных математических инструментов, таких как машинное обучение и искусственный интеллект. Далее мы обсудим, как планирование сценариев может снизить степень неопределенности во время глобальных пандемий.

Что такое планирование сценария?

Планирование - в целом - имело фундаментальное значение в истории человечества. Это позволяет нам оценить вероятность возникновения будущих событий и при необходимости принять соответствующие меры. Короче говоря, планирование сценариев - это метод, при котором люди, организации или правительства объединяют исторические данные с будущими достоверностями, чтобы оценить вероятность различных сценариев и соответственно составить долгосрочные планы. В то время как мы полагались на человеческий опыт при планировании сценариев на протяжении большей части нашей истории, люди на самом деле принципиально плохо делают такие прогнозы из-за ограниченных вычислений и объема памяти нашего мозга.

Однако благодаря постоянно растущей вычислительной мощности и повсеместной доступности качественных наборов данных мощные методы, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, оказались гораздо более эффективными для решения таких сложных проблем. Машинное обучение - широко признанное подразделение искусственного интеллекта - представляет собой метод, в котором математические алгоритмы используются для обнаружения закономерностей в больших объемах данных. Паттерны, обнаруженные алгоритмом, могут затем использоваться для прогнозирования будущих наблюдений, которые точно соответствуют тому, что делается во время планирования сценария.

Планирование сценария при COVID-19

Глобальная вспышка вируса короны оказалась школьным примером для ситуаций, в которых планирование сценариев возможно и имеет первостепенное значение. Причина этого в том, что с самого начала вспышки болезни мировые державы были очень заинтересованы в обмене информацией о новых случаях заболевания и смерти через международные границы. Яркий пример огромного количества данных, которые были собраны о вирусе короны, показан на панели управления COVID-19 Джона Хопкинса. Эта информационная панель предоставляет правительствам и компаниям очень подробный обзор последних цифр и статистических данных, связанных с COVID. Далее будут рассмотрены два случая, когда этот огромный объем данных можно использовать в сочетании со сценарным планированием, чтобы уменьшить неопределенность для правительств и предприятий.

1. Выявление распространения COVID-19 и новых вспышек

Во всем мире математики и статистики объединили свои возможности, чтобы создать сильные и надежные методы прогнозирования для предсказания поведения распространения вируса короны. Первоначально данные о способах распространения вируса были скудными, что требовало от ученых делать множество предположений относительно его трансмиссивности, инкубационного периода и выживаемости. Однако по мере того, как данных становилось больше, и медицинские исследования прогрессировали, предположения в прогнозных моделях уступили место точным приближениям параметров, что значительно повысило точность моделей.

Результатом этого процесса является прогнозирующая модель с настраиваемыми параметрами, которая позволяет исследовать различные сценарии распространения вируса. Такие параметры, как плотность населения, количество ежедневных / еженедельных контактов и некоторые меры, принятые правительствами, могут использоваться для моделирования распространения вируса короны в отдельных странах или даже городах. Более того, подобные модели прогнозирования дают представление о влиянии изменения одного из этих параметров. Это будет становиться все более важным, поскольку все больше и больше стран вступают в заключительную фазу эпидемии COVID-19. Это означает, что страны всего мира снимают свои полномасштабные блокировки, внедряя постепенный, поэтапный подход. Опираясь на сценарии, предоставляемые прогностическими моделями, правительства могут указать влияние различных стратегий поэтапного отказа, тем самым помогая им выбрать наиболее подходящие меры для отмены или реализации.

2. Сценарное планирование бизнес-операций

Результаты распространения вирусов, поведение вспышек и связанные с этим меры, принимаемые правительствами, также имеют огромное влияние на бизнес-операции. Для многих отраслей последние пару месяцев характеризовались неопределенностью в отношении непрерывности работы и безопасности сотрудников.

В то время как в настоящее время большинство предприятий могут возобновить свою деятельность, как и раньше, все еще существует значительная экономическая неопределенность из-за большого числа компаний, которые прекращают свою деятельность, и шансов пережить вторую вспышку. Как и правительства, предприятия могут использовать сложные модели прогнозирования для планирования сценариев, чтобы уменьшить степень неопределенности. Например, планирование сценариев позволяет предприятиям подготовиться ко второй блокировке путем заблаговременного стратегического увольнения; или подготовиться к возобновлению экономики путем наращивания производства и накопления запасов.

Заключение

Планирование сценариев - и, следовательно, учет непредвиденных будущих событий - было одной из ключевых причин, по которым люди процветали на протяжении прошлых веков. В то время как сценарное планирование получило широкое распространение в сфере бизнеса и экономики, достижения в области математического моделирования позволили использовать эту технологию также для решения гораздо более сложных проблем. Пандемия COVID-19 оказалась идеальным случаем для тестирования использования таких сложных методологий сценарного планирования в мировом масштабе - и они оказались эффективными. В странах, которые приняли алгоритмы сценарного планирования для выбора соответствующих мер, оказалось гораздо меньше случаев по сравнению со странами, которые сопротивлялись изменению общественного поведения. Подобные случаи - еще раз - доказывают силу сценарного планирования и уменьшения неопределенности в нашей повседневной жизни.