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科技 2023年09月17日 02:08 56 琥珀街作者

研究发现机器学习可帮助预测新冠病毒传播路径

随着新冠疫情全球蔓延，如何准确预测疫情的传播路径成为许多研究者所关注的问题。近日，一场名为“COVID-19 Open Research Dataset Challenge”的竞赛中，一组研究者采用机器学习技术成功预测了疫情在下一步可能爆发的地点，为防控新冠疫情提供了新思路和方法。

机器学习是利用人工智能技术，使计算机系统能够在没有被明确编程的情况下学习、改进和自适应的一种技术。在新冠疫情防控中，研究者使用机器学习算法对3月份以来全球疫情爆发的情况进行分析，运用大数据技术构建疫情模型，再通过深度学习算法对模型进行训练，最终实现在世界范围内预测疫情传播路径的目的。

研究者通过对全球121个国家的疫情数据进行训练，最终得到的模型在预测准确率方面达到了90%以上。该模型在预测新冠疫情传播时具有极高的准确性，对于新冠疫情的研究和防控工作具有重要的意义。

机器学习技术在新冠疫情防控中的应用取得了初步成果，但现实中仍有很多问题需要解决。如何准确获取疫情数据？如何保障数据的真实性和完整性？如何提高算法的准确性和可解释性？这些问题都需要在未来的研究中加以探讨和解决。

同时，随着全球技术的不断进步和大数据量的不断积累，机器学习在防疫领域的应用前景也愈发广阔。相信在不久的将来，利用机器学习技术预测疫情传播趋势将成为一项日常工作，为防止和控制疫情做出贡献。

新冠疫情的发生让人们对传染病的防控关注度大大提升，同时也为新技术的探索和应用提供了契机。机器学习技术的出现为新冠疫情的防控提供了新思路，未来也将为全球公共卫生和疾病防控事业做出更大的贡献。

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