AI专家为较小城市构建COVID-19预测模型

　　由于人们视纽约市为美国发生COVID-19危机的“中心”，因此在全国范围内可能没有注意到，到6月8日，向北约150英里处将记录近60，000例感染。

　　根据纽约州特洛伊市伦斯勒理工学院（RPI）计算机科学教授的说法，他开发了一种预测模型，供帝国州较小城市的规划人员使用。

　　在机器学习，数据挖掘和模式识别方面具有专业知识的Malik Magdon-Ismail博士专门为纽约州首府地区建立了他的AI辅助模型。该模型合并了奥尔巴尼，伦斯勒，萨拉托加和斯克内克塔迪县的数据。

　　但是，他告诉RPI新闻部门，为其他小城市建立类似的预测工具就像“计算数字”一样容易。

　　估计有将近60，000例病例，是根据该地区50%的州长根据州长Andrew Cuomo的在家定单而定的。

　　根据Magdon-Ismail的模型，将达标率提高到75%，并且感染计数不会超过30，000。

　　RPI通讯专家Mary Martialay报告说，使用机器学习对较小的城市进行建模“这是一个挑战，因为很少有可用的数据点和数据点的更新频率不及整个国家或纽约市这样的震中。“基于此类数据的通用机器学习可能会产生不准确的预测。作为补偿，Magdon-Ismail专注于简单模型，并使用“稳健”算法，这些算法结合了超出数学理想范围的解决方案。”

　　Magdon-Ismail对此补充说，健壮性来自考虑模型的集合，这些模型具有与数据几乎最佳的一致性。我找到了各种适合数据的模型，然后将所有这些模型一起使用进行预测。”