לחזות את העתיד: הניבוי שיציל את העולם

חשבו מה היה קורה אם יכולנו לחזות מבעוד מועד את הזמן המדויק של התפרצות מגיפת האבולה. האם יכולנו להיערך לכך ולמנוע את התפשטות המחלה ביעילות רבה יותר? האם היה אפשר להציל כך את חייהם של תושבי המדינות בהן התפרצה המגיפה?

עוד סיפורים חמים - בפייסבוק שלנו

בראייה היסטורית - מגיפות, סופות, רעש אדמה ועוד תופעות טבע למיניהן הם לא עניין חד פעמי אלא חוזרים מדי פעם להכות בכדור הארץ. מה גורם למגיפות להתפרץ?

מדוע זה קורה והשאלה המסקרנת באמת - האם ניתן לחזות מראש מתי יתרחשו? על שאלות אלה ועוד מנסה ד"ר קירה רדינסקי לענות בשנים האחרונות בעזרת מערכת אלגוריתמים מורכבת אשר מנסים לחזות את העתיד בעזרת מידע היסטורי.

להרצאות טד-מד ישראל 2014  

האלגוריתם שיצליח לחזות אירועים

בהרצאתה בכנס TEDMED live הרשמי הראשון שנערך השנה בישראל, הסבירה ד"ר רדינסקי שמכיוון שאירועים ספציפיים הם נדירים, אלגוריתם החיזוי חייב להיות מסוגל ללמוד ולהכליל מאירועי עבר.

לפיכך, המערכת שבנתה הוזנה במיליוני דיווחים, מאמרים, כתבות, ומידע של ממשלות, מה שמאפשר לדלות מידע מארכיון חדשותי של 150 השנים האחרונות, להכליל אותו בעזרת אנתולוגיות ברשת ולהציג מערכת המייצרת תצפיות בשפה אנושית.

כך למשל, האלגוריתם צופה כי לאחר שרשרת אירועים המתחילה בבצורת, ששנה לאחריה שיטפונות מכים את האיזור, ההסתברות להתפרצות מחלת החולירה במדינות עולם שלישי, הנמצאות רחוק ממקורות מים, היא גבוהה מהרגיל.

לכאורה נשמע מוזר, הרי חולירה מתפתחת במקום שיש בו מים. אך כאשר מוסיפים את המידע האנושי למידע שנאסף ברשת מבינים כי על מנת שתתפתח חולירה במדינות אלה הן צריכות להיות עניות ועם גישה מוגבלת למקורות מים טריים, שכן במקום בו יש מים טריים סיכוי ההחלמה גבוהים משמעותית.

המידע שיעזור למערכת לדייק בחיזוי

ככל שהמערכת תהיה עשירה יותר במידע, כך מועשר גרף הסיבתיות והאלגוריתמים יחפשו קורלציות (מתאמים) נוספות שיסייעו לאתר דפוסים שיוכלו לעזור לחזות ולגלות גורמים להתפרצות מגיפות שונות על בסיס מתאמים דומים מהעבר.

בהרצאתה הסבירה ד"ר רדינסקי שכשבודקים מה היו הגורמים שהביאו בעבר להתפרצות מגיפת האבולה מזהים דפוס ייחודי: התפרצות של לבה מביאה כורי זהב ויהלומים לאיזור. על מנת להקל על הכרייה הם מבערים יערות. בגלל כריתת היערות נודדים אלפים עטלפים ועטלפים הם אלה שנושאים את נגיף האבולה, אך נראה שכדי לחזות במדויק את התפרצות המגיפה האחרונה היינו זקוקים למידע נוסף.

הטכניקות עליהן הרצתה ד"ר רדינסקי מציגות שיטות חיזוי חדשניות ממגוון רחב של מקורות אינטרנטיים על מנת לבצע תצפיות על בסיס ידע רחב לגבי סיבתיות בעולם, בין היתר גם ברפואה. שימוש עמוק בטכניקות כאלו יכול לקדם את המחקר ברפואי על ידי מציאת היפותזות רפואיות באופן אוטומאטי על ידי חיפוש בהיסטוריה הנתונה ולהקטין את הצורך בניסויים ארוכים.

ד״ר קירה רדינסקי היא סמנכ״לית הטכנולוגיות והיזמת מאחורי חברת SalesPredict, המתמחה במידול כלכלי של חברות בעזרת בינה מלאכותית וכלי ניבוי סטטיסטיים. בתור אחד הקולות העולים והבולטים בקהילת הבינה מלאכותית, היא חלוצה בתחום של ניבוי ואיחזור מידע היסטורי וחקר התפתחות האינטרנט בזמן.

עבודתה הנוכחית מתמקדת בצומת שבין כריית נתונים ובניית אלגוריתמים הממנפים מידע הנמצא באינטרנט והדינמיקה החיצונית של העולם על מנת לחזות מגמות כלכליות.

ד"ר רדינסקי זכתה להכרה בינלאומית בזכות עבודת המחקר שלה במיקרוסופט ובטכניון, שם פיתחה אלגוריתמי חיזוי שזיהו את סימני האזהרה המוקדמים של אירועים ברחבי העולם, הכוללים מהומות פוליטיות ומגיפות.

בשנת 2013 נבחרה ד"ר רדינסקי על ידי MIT להיות אחת המדעניות הצעירות המבטיחות בעולם, ובשנת 2014 נבחרה להיות אחת הנשים המשפיעות בישראל על ידי פורבס. כמו כן, ד"ר רדינסקי מרצה לעתים קרובות בכנסי תעשייה, מדעי וטכנולוגיה, כולל TEDx ו-WWW.