C’è un’intelligenza artificiale che sta studiando il coronavirus. E prevede dove riuscirà ad arrivare

L’idea di partenza di BlueDot è la stessa di Google Flu Trends. I risultati però sono ben altri

Google ci aveva provato. Nel 2008 Mountain View aveva lanciato Google Flu Trends, un progetto che puntava ad utilizzare i big data per prevedere l’andamento delle influenze stagionali. I report sono ancora scaricabili ma il programma è stato chiuso nel 2015: troppi errori. A monitorare il coronavirus ora non ci sono gli sviluppaori di Big G, ma quelli di BlueDot, una piccola azienda canadese nata nel 2014. Il suo fondatore, e attuale Ceo, è Kamran Khan.

BlueDot, nata per prevedere le pandemie

Nel 2003, mentre scoppiava l’epidemia di Sars, Khan lavorava come specialista per le malattie infettive all’ospedale di Toronto. È qui che, come riporta l’edizione statunitense di Wired, decise di sviluppare un sistema per evitare di trovarsi ancora impreparati davanti a una malattia del genere. La Sars, come ha spiegato Khan, era partita dalla Cina e si era diffusa prima a Hong Kong e poi a Toronto, dove aveva provocato la morte di 44 persone: «Nel 2003, ho visto il virus sopraffare la città e paralizzare l’ospedale. C’era un’enorme quantità di affaticamento mentale e fisico e ho pensato “Non facciamolo di nuovo”».

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È da qui che Khan ha cominciato a lavorare a BlueDot. Ora 40 fisici e sviluppatori stanno cercando di tracciare lo sviluppo del coronavirus attraverso vari tipi di fonti: controllano il flusso del traffico aereo, i rumors dei forum e dei siti di informazione e anche i report sulle malattie che colpiscono gli animali. Non vengono usati i dati dei social, «troppo confusi». Al momento BlueDot è riuscita a prevedere il passaggio del virus da Wuhan a Bangkok, Taipei e Tokyo. Nel 2016 invece era riuscita a prevedere l’arrivo del virus Zika nel Sud della Florida.

La fine di Google Flu Trends

L’idea alla base di Google Flu Trends (Gft) era esattamente la stessa di BlueDot. Big G però decise di abbandonarlo perché i risultati registrati dal programma non erano abbastanza soddisfacenti. Tra il 2012 e il 2013 aveva sovrastimato la diffusione dell’influenza di oltre il 50%. Qui però le fonti dei dati di cui si nutrivano gli algoritmi erano molto più circoscritte. Google aveva tracciato oltre 50 milioni di termini che i suoi utenti avrebbero potuto cercare ai primi sintomi di influenza. Le previsioni di Gft così si basavano sulle ricerche fatte in giro per il mondo.

Un meccanismo che, nonostante le promesse iniziali, si rivelò inefficace. Dall’agosto 2011 al settembre 2013 Gft riuscirà a creare previsioni credibili sull’andamento dell’influenza solo in 8 settimane su 100. Per chi fosse interessato alle ragioni profonde di questo insuccesso, nel marzo 2014 David Lazer, Ryan Kennedy, Gary King e Alessandro Vaspignani hanno pubblicato uno studio sulla rivista Science dal titolo The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis.

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