Ciência de Redes e as análises sobre a disseminação do Covid-19

Vivemos em um mundo altamente conectado e a pandemia do Covid-19 nos mostrou que, além de facilitar a disseminação do vírus, facilita também disseminação da informação e influência. O que podemos aprender com isso? Essa é uma pergunta que pode ser respondida pela Ciência de Redes que estuda a relação das interações entre sistemas físicos, biológicos, sociais e de informação. 

Em maio deste ano no Graph Exploitation Symposium (GraphEx), pesquisadores renomados da área de Ciência de Redes se reuniram para compartilhar os avanços e aplicações  da área e como principais temas analisaram a desinformação nas redes sociais, a modelagem  da disseminação do vírus na pandemia de COVID-19 e o uso dos modelos de aprendizado de máquina baseados em grafos para acelerar o design de medicamentos.

Modelagem pandêmica

Como vimos em nosso artigo Uso da Inteligência Artificial no combate ao COVID-19, muitos pesquisadores, líderes, e autoridades de saúde pública têm procurado modelos epidemiológicos que preveem como a doença se espalhará para ajudar nas tomadas de decisão. Durante o GraphEx, Alessandro Vespignani, diretor do Network Science Institute da Northeastern University apresentou o modelo que vem trabalhando e além de levar em consideração os fatores biológicos da doença, como período de incubação, também inclui o comportamento da comunidade, utilizando conjunto de dados altamente detalhados disponíveis publicamente sobre as famílias dos Estados Unidos. 

Aprendizado de máquina com grafos

O aprendizado de máquina baseado em grafos vem ganhando cada vez mais atenção, por seu potencial de aprender os relacionamentos complexos entre os dados, os quais são modelados utilizando um grafo, e dessa forma conseguir extrair novos insights ou previsões. Os algoritmos foram denominados de redes neurais de grafos e estão sendo aplicados em diversas áreas como, por exemplo, descoberta de remédios. Marinka Zitnik, professora da Universidade de Harvard, utilizou as redes neurais de grafos para classificar 6.340 medicamentos quanto à eficácia esperada contra SARS-CoV-2, identificando quatro que poderiam ser reaproveitados para tratar Covid-19.

E você, já sabia o quanto a Ciência de Redes e o Aprendizado de Máquina ajudaram e ainda ajudam no rastreamento do Covid-19? 

Já pensou em aplicar machine learning em alguma área da sua empresa? Vamos conversar! 

Fonte: https://news.mit.edu/2021/lincoln-laboratory-convenes-top-network-scientists-graph-exploitation-symposium-0721