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Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.
Le 4 mars, Roberto Vega - un étudiant en doctorat dans le programme d'apprentissage automatique statistique de l'Université d'Alberta - a présenté "SIMLR, Machine Learning inside an SIR model for COVID-19 forecasting" au séminaire AI.
Des prévisions précises du nombre de personnes nouvellement infectées pendant une épidémie sont essentielles pour prendre des décisions efficaces en temps voulu. La présentation de Vega explore l'utilisation d'un modèle SIMLR pour aider à faire des prévisions plus précises - en incorporant l'apprentissage automatique (ML) dans le modèle de prévision SIR traditionnel. Pour chaque région, SIMLR suit les changements dans les politiques mises en œuvre au niveau gouvernemental, qu'il utilise pour estimer les paramètres variables dans le temps d'un modèle SIR pour prévoir le nombre de nouvelles infections une à quatre semaines à l'avance. Elle prévoit également la probabilité de changements dans ces politiques gouvernementales à chacun de ces moments futurs, ce qui est essentiel pour les prévisions à plus long terme. L'équipe a appliqué le SIMLR à des données provenant du Canada et des États-Unis, et a montré que son pourcentage d'erreur moyen est aussi bon que celui des modèles de prévision de pointe, avec l'avantage supplémentaire d'être un modèle interprétable. Ils s'attendent à ce que cette approche soit utile non seulement pour prévoir les infections au COVID-19, mais aussi pour prédire l'évolution d'autres maladies infectieuses.
Regardez la présentation complète ci-dessous :
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