L’epidemia del coronavirus costringe migliaia di persone a indossare mascherine sul volto, chi ne è sprovvisto rischia (almeno in Cina)
Con la crescente paura del coronavirus, che ha portato anche alla cancellazione del Mobile World Congress di Barcellona, le aziende cinesi stanno lavorando duramente per limitarne la diffusione. In uno di questi sforzi, Baidu, il principale motore di ricerca del paese, ha creato un modello di intelligenza artificiale in grado di rilevare persone che non indossano maschere. Poiché il coronavirus può diffondersi attraverso il contatto ravvicinato con una persona infetta attraverso tosse, starnuti o particelle respiratorie, la Cina ha reso obbligatorio indossare maschere facciali in diverse regioni. Agli individui viene chiesto di portarle nei luoghi pubblici come ristoranti, centri commerciali e mezzi di trasporto.
È abbastanza difficile per le autorità rendersi conto di chi non segue le norme, almeno nel mezzo della folla. Ed ecco allora dove lo strumento di Baidu è utile. La società ha dichiarato di aver addestrato un modello di IA su oltre 100.000 immagini, così da ottenere una precisione di previsione del 96,5%.
Coronavirus, migliorare la prevenzione
Visto che molte fabbriche e aziende in Cina hanno ripreso a lavorare dopo le vacanze del Capodanno lunare, è importante identificare le persone che non indossano maschere per limitare la diffusione del virus. Secondo l’Organizzazione mondiale della sanità, ci sono oltre 51.000 casi confermati in Cina, con un bilancio delle vittime che supera 1.600. La scorsa settimana, il governo cinese ha lanciato un’app per aiutare le persone a sapere se sono venute a stretto contatto con chiunque sia stato colpito dal virus.
Come detto, i big della Cina stanno cercando di fornire strumenti e finanziamenti per alimentare la ricerca e trovare una cura al virus potenzialmente mortale. All’inizio di febbraio, proprio Baidu e il colosso dell’e-commerce Alibaba hanno offerto i loro modelli di intelligenza artificiale a università e centri medici per migliorare i tempi di previsione della struttura dell’RNA del coronavirus.
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