来源：爱游戏官网登录入口唯一    发布时间：2024-08-15 20:57:41

　　这是一个简单的问题，我们不会多想。我们的智能助手、手机或简单的互联网搜索就能回答这样的一个问题。但实际上，做出这些预测需要一个由气象站、高级数据分析和现代超级计算机组成的全球传感器网络。

　　微软预感设想在预测地球生物群落或我们周围的生命中的微生物、病毒和带病动物的分布和进化方面做同样的事情。如果生物群落可以像天气一样被监测，环境病原体可能会被更早地检测到，并在它们引起大规模流行病之前被预测到。

　　今天，我们比以往任何一个时间里都更需要新的全球传感器网络来保护我们的健康，以及我们的经济和社会的健康。

　　“微软预感改变了范式，从对已知病原体作出反应，到随着它们的进化不断寻找它们，”微软预感高级主管伊桑·杰克逊说。“这些信号能够在一定程度上帮助我们更早地发现潜在的威胁，更快地做出一定的反应，并在疫情爆发前开发新的干预措施。”

　　微软预感是一种先进的预警系统，结合了机器人传感平台、人工智能、预测分析和云计算规模的宏基因组学，以自主监控蚊子等带病动物，机器人收集环境样本，然后对它们进行基因扫描以发现生物威胁。

　　像天气预测一样，其分析管道使用云计算，利用微软Azure上的Azure物联网和Azure数据湖的最新进展。今天，预感的管道已经扫描了来自环境样本的超过80万亿碱基对的基因组材料，以检测生物威胁。

　　新宣布的是微软预感云，它使用微软Azure来聚合和分析由微软预感收集的数据，并将在未来几周通过早期访问计划提供。

　　据估计，60%到75%的新发传染病是由病原体从动物传播到人类引起的。这包括寨卡病毒、西尼罗河病毒、登革热病毒以及最近的新冠肺炎病毒。

　　2016年寨卡在美洲出现时，该团队已经研究了大约一年的新监测方法。他们很快生产了一个小型的原型车队。这些早期的机器人智能陷阱类似于圆形高层公寓的比例模型，旨在引诱、自主识别和捕捉蚊子，为公共卫生官员提供以前没有的数据流。目标是帮他们决定传播疾病的蚊子会在何时何地出现，从而更好地了解寨卡病毒的风险。

　　德克萨斯州休斯顿市的所在地哈里斯县是“预感”项目最初部署的地方，该项目现已发展成为微软的“预感”。快进四年，现在微软预感和哈里斯县公共卫生将开始建立一个最先进的生物威胁检测网络扩大伙伴关系.

　　约翰·霍普金斯大学分子微生物学和免疫学教授、昆虫学家道格拉斯·e·诺里斯用“改变游戏规则”来描述预感的影响。

　　“我们现在在蚊子治疗方面所做的一切都是反应性的——我们正真看到很多蚊子，我们去喷洒很多蚊子，”参与该项目的诺里斯说。“想象一下，如果你有一个预测系统，根据所有这一些数据和这些模型显示，几天后你会有很多蚊子，那么你可以在它们咬人之前尽早治疗它们，喷洒，尽早打它们，这样你就不会有那些可能会引起疾病传播的大规模蚊子繁殖。”

　　诺里斯说，这对人类和环境来说都是更健康的方法。这也是一种更具成本效益的方法，尤其是在新冠肺炎强调全球公共卫生部门的人员配备和预算限制的情况下。

　　基于单一健康的理念，这一理念强化了人类的健康取决于他们所生活的环境的理念，预感有助于公共卫生系统更好地衡量干预措施的效力和很多方法的成本。

　　“能够影响我们的健康、我们的社会和我们的经济健康的大多数事情都很小，”杰克逊说。“它们是像节肢动物一样的东西——比如蚊子和扁虱，或者更小的微生物和病毒；它们在毫米、微米和纳米的尺度上。”

　　微软预感的机器人传感平台将捕捉、收集、汇总和分析关于这些微小且往往看似不可见的威胁的数据。

　　“微软预感显然有一个非常不同的视角，比我们第一次开始这一个项目时，”伊桑杰克逊说，微软预感主任。微软照片。

　　“我们今天拥有的所有传感器网络——收集数据来预测天气，收集关于电网的数据以便我们大家可以平衡负载，收集关于交通流量的信息以便我们大家可以预测它——所有这些传感器网络，其实就是数以亿计的传感器——无法看到这些重要的物种，”杰克逊说。

　　“我们谈论的这些生命形式基本上对我们在全球部署的所有传感器都是不可见的。当你想到这一点时，你会觉得非常不可思议，我们对环境中的东西有如此巨大的盲点。”

　　2016年，在寨卡传播风险高峰期间，哈里斯县训练了10个机器人智能陷阱，以识别和选择性捕捉相关蚊子，准确率约为90%。此外，宏基因组分析检测了蚊子标本中的微生物和病毒，并确定了它们捕食的动物类型。

　　现在，随着微软预感系统的即将部署，哈里斯县将拥有一个大规模的传感器网络，提供“持续的生物态势感知”，杰克逊说。“因此，他们应该能够看着地图，实时了解现在正在发生的事情。从天气类比来看，这在今天是不存在的。24小时的天气预报让他们可以及早计划对环境的具体干预。”

　　哈里斯县公共卫生执行主任Umair Shah博士说:“我们大家都希望在未来，像寨卡这样的新兴病原体能够在整个哈里斯县得到快速、公平的检测和抑制。”

　　“这一合作伙伴关系还将评估新的基因组能力，以从环境样本中检测已知和新出现的病原体——我们现在知道，这对新冠肺炎等疾病特别的重要。”

　　他说，公共卫生的未来“取决于创新——创新科学、创新工程和创新政策”。“随着我们一起学习，我们很高兴能继续与微软的旅程。”

　　杰克逊说，下一步是能够预测“威胁可能出现的时间和地点，不单单是从现在起24小时，而是说，从现在起一个月”。“为做到这一点，我们将重构、重新设计流行病学模型，以便我们大家可以告诉哈里斯县——“这是一个从现在起一个月内有很大的可能性爆发西尼罗病毒的地方，”这是哈里斯县主要的蚊媒病毒。

　　“我们正试图解决人类今天面临的真正重要的问题，而且是在令人难以置信的令人兴奋的规模上，”首席硬件建筑师尼古拉斯·维拉尔说。微软照片。

　　在过去的五年里，预感的技术已在各种各样的栖息地进行了测试——从佛罗里达群岛的沙滩到非洲坦桑尼亚的偏远森林。“生物学很难，我们想把它做好，”杰克逊说。科学不能操之过急。

　　预感系统是在“预感试验场”开发的，这是一个最先进的节肢动物控制2级(ACL-2)设施，在这里可以饲养、数字化和观察野生蚊子，以开发识别算法和评估设备设计。微软雷德蒙园区也是他们通过计算扫描环境样本(由合作伙伴获得并测序)寻找病原体的中心。

　　与学术界的深入合作对于基于对基础科学的最佳理解开发正确的技术很重要。美国国家科学基金会(NSF)最近授予了一笔NSF“融合加速器”赠款，这中间还包括来自范德比尔特大学、约翰霍普金斯大学、华盛顿大学卫生计量与评估研究所和匹兹堡大学的学术合作伙伴。NSF融合加速器是NSF快速加速创新的“10大理念”之一。

　　“这个项目将为人类健康和疫情的防范提供长期的贡献，”该国家科学基金会在颁奖词中说，指出“随着深层生物群落数据呈指数级增长，生命科学将被基因组信息淹没。融合必须带来新的方法来有效利用这一些数据，并自主获得洞察力。”

　　工业合作者也是成功的关键。拜耳或许以阿司匹林而闻名，但也是世界领先的农业公司之一，它在为公共卫生提供抑制蚊子数量的治疗方面发挥着关键作用。例如，他们与病媒控制领域的其他领先公司合作，致力于到2040年根除疟疾。根据世界卫生组织，2018年，全球近一半人口面临疟疾风险。

　　拜耳全球蔬菜种子和环境科学总裁杰奎琳·阿普尔盖特说:“这就是为什么我们的工具箱中需要有一套多样化的解决方案，包括那些给我们洞察力的解决方案。”。微软的预感让我们有机会能轻松的获得一个更加现实的视角.

　　她说，预感将允许拜耳“以新的方式利用数据、信息工具和资源，以便我们也可以更加规范和优化我们的病媒控制策略，由此产生最大的影响”。“随着干预变得更准确，我们大家可以帮助资源通常有限的国家腾出能力来解决其他公共卫生问题。”

　　微软预感改变了范式，从对已知病原体作出反应到随着它们的进化不断寻找它们。

　　此外，随世界各国的病媒控制行动因新冠肺炎病毒而中断，卫生系统面临压力，拥有一个可用的生物威胁预测系统比以往任何一个时间里都更重要，阿普尔盖特说。

　　她说:“任何我们也可以做到预防、主动和预防疾病的方法都是非常非常受欢迎的。”

　　Nicolas Villar是微软预感的首席硬件架构师，他正致力于设计下一代机器人智能陷阱。任何种类的虫子，除了电脑种类，都不是他背景的一部分。在他的工作中，Villar共同领导了都灵计划，这是一种教育工具，用于向有视觉障碍的儿童教授编程的基础知识，以及艾玛项目，这是一个研究振动对帕金森患者震颤缓解作用的平台。

　　“我的背景主要是在互动技术领域工作，这些技术非常直接地接触人们，并以不同的方式改变人们学习、娱乐或保持健康的方式，”维拉尔说。“学习与生物和昆虫打交道是一个全新的世界。在这一个项目中激励我的一件事是，虽然很多工作是技术性的，但它的影响是非常人性化的。我们正试图解决人类今天面临的真正重要的问题，而且是在令人难以置信的激动人心的规模上。”

　　“与我们最初开始这一个项目时相比，微软的预感显然很有不同的视角，当时我们问了一个基本问题——“我们能否用蚊子来了解病原体在环境中的流动？””杰克逊说。

　　“在这样的一个过程中，我们不难发现到现存技术无法大规模监测生物群落。我们从头开始构建算法、新的数据驱动模型和试验场，以训练这些算法和模型——从物理螺丝和面板到云架构。这种学习需要时间和努力，但现在我们大家可以建立一个可以监控小事件的网络，这样我们就可以预测大事件。”