Gre za tekmovanje z naslovom Pandemic Response Challenge (oziroma v okvirnem slovenskem prevodu Izziv: odziv na pandemijo).

Razvijali so najustreznejše metode umetne inteligence za napovedovanje širjenja covida-19 in iskali najustreznejše ukrepe za njegovo omejevanje. Njihove rešitve utegnemo spoznati tudi v praksi. V sredo je bil namreč dosežen (za zdaj) neformalen dogovor z vlado, da bo rešitev uporabljena za napovedovanje najučinkovitejših protiukrepov pri nas. Dogovor je bil sklenjen, ko je bil pogovor z vodjo tekmovalne ekipe Mitjo Luštrekom v oddaji Podobe znanja že posnet. Prav sodelovanje z njihovo vlado je zmagovalni španski ekipi v veliki meri zagotovilo odločilno prednost na tekmovanju.

"Nismo še izvedeli, kako se primerjamo z zmagovalci. Morda smo bili precej slabši, malo slabši, mogoče bi bilo celo, da smo bili boljši," izpostavlja vodja slovenske ekipe Mitja Luštrek. "Kajti pri tekmovanju se ni upoštevalo le, kako dobre rešitve ponudimo, ampak tudi, kako znamo to spraviti v prakso. Tu je imela zmagovalna ekipa kar nekaj prednosti pred nami. Oni so namreč do takrat že precej tesno sodelovali s svojo vlado. Tudi mi sicer imamo nekaj stikov z našo vlado, vodja našega odseka Matjaž Gams je državni svetnik, ampak, resnici na ljubo, ne posluša nas toliko, kot jo po vsej verjetnosti Špance njihova. Tudi komuniciranje z javnostjo je bilo pri njih malo boljše."

V kontekstu tekmovanja se sicer konkretno podatkom za Slovenijo niso posvečali, vendar, pravi Luštrek, dobro napovedujejo tudi za našo državo. "Ne bom rekel, da bolje od drugih, ki se ukvarjajo prav s Slovenijo, ampak kar v redu. Kar pa je pri nas edinstveno, je to, da se ukvarjamo s priporočanjem protiukrepov." Se pa bodo tudi sami zdaj podrobneje posvetili domači situaciji ter skušali svoje metode še izboljšati in prilagoditi prav potrebam Slovenije. V ta namen nameravajo nameniti tudi del nagrade v vrednosti četrt milijona dolarjev.

Od seznanjanja z novim področjem do nadgradnje z lastnim znanjem

Napovedovanje širjenja covida-19 v prvem delu tekmovanja je od slovenske tekmovalne ekipe zahtevalo hitro učenje o epidemioloških modelih, kot sta denimo modela SIR in SEIR, saj v primerjavi s številnimi tekmeci naši znanstveniki in znanstvenice na tem področju niso imeli izkušenj. Na tem mestu sicer velja izpostaviti, da dnevna analiza stanja in projekcije razvoja epidemije, ki jih pripravlja Matjaž Leskovar in jih javnosti običajno predstavlja Leon Cizelj z Odseka za reaktorsko tehniko Instituta "Jožef Stefan", tudi temeljijo na modelu SEIR. Vendar pa gre za povsem ločeno delo. Več informacij o modelih, ki so v rabi pri nas, pa seveda najdete na sledilniku.

Ena ključnih spremenljivk epidemioloških modelov (običajno označena kot β) napoveduje, s kakšno verjetnostjo se pojavi okužba oz. kako ljudje prehajajo iz neokužene v okuženo skupino. Ekipa Odseka za inteligentne sisteme je zgradila model strojnega učenja, ki to spremenljivko napoveduje na podlagi sprejetih ukrepov za preprečevanje širjenja, in slovenska rešitev se je gibala med prvim in četrtim mestom. A prvi del tekmovanja ni bil odločilen.

Kako bi evolucija izbrala najboljše protiukrepe?

Za čim višjo uvrstitev je bilo v drugem delu tekmovanja treba predlagati protiukrepe, ki bi na eni strani čim bolj znižali število okužb, po drugi strani pa ne bi imeli previsoke družbenoekonomske cene. Za določanje najboljših mogočih protiukrepov so Slovenci uporabili večkriterijsko optimizacijo oziroma natančneje povedano t. i. evolucijske algoritme, ki posnemajo naravno evolucijo. "Začnejo z neko populacijo protiukrepov, ki so recimo naključno generirani, nato te ukrepe medsebojno križajo, jih mutirajo in vsakič izberejo najboljše programe, ki grejo v naslednjo generacijo," pojasnjuje Luštrek. "To se nekaj časa ponavlja, dokler na koncu nimamo zadovoljivo dobrih programov protiukrepov." Ali pa ne zmanjka časa. Na samem tekmovanju je bil namreč odmerjeni čas za to zahtevno računanje omejen na (le) šest ur.

Umetna inteligenca v medicini

Čeprav ekipa Odseka za inteligentne sisteme Instituta "Jožef Stefan" torej doslej ni imela izkušenj z modeliranjem epidemij, pa to ne pomeni, da so ji bila zdravstvena vprašanja tuja. Pravzaprav je velik del raziskav, ki jih opravljajo, tako ali drugače že povezan z medicino. V drugem delu pogovora z Mitjo Luštrekom, sicer tudi vodjo skupine za ambientalno inteligenco, smo se tako posvetili ambientalni inteligenci, ki nas obkroža, in raziskavam, ki se osredotočajo predvsem na kronične bolnike in razvoj tehnologij, ki bi jim omogočile čim bolj nemotečo, a učinkovito podporo pri nadzorovanju različnih bolezni. Ob tem se nismo izognili niti širšemu kontekstu, ki ga raba umetne inteligence pri tako občutljivem področju, kot so zasebni zdravstveni podatki, vzbuja v javnosti.

Vabljeni k poslušanju celotnega pogovora v oddaji Podobe znanja.