AI走上疫情防控前線

李偉

無人化配送物資

據美國《大眾科學》雜志報道，在疫情隔離區，對藥品、醫療物資和生活物資實施無人化配送，可以最大限度地減少人員接觸，有利于疫情的防控。美國的兩家科技公司在這方面開展合作，開發出一款可用于疫情隔離區無人化物資配送的貨運車輛。

美國加州的Nuro公司創立于2016年6月，由兩位來自谷歌的自動駕駛項目工程師主導。這兩位工程師曾經從谷歌公司知名的自動駕駛項目中獲得數百萬美元獎金。Nuro公司于2018年1月發布了第一款產品R1。它是一款采用AI系統的自動駕駛電動送貨車，旨在為個人用戶或商家提供短途運輸服務，運送雜貨、禮品等。與自動駕駛乘用車有所不同，Nuro只有轎車的一半長，有4個隔間和包括激光雷達、照相機在內的設備。目前Nuro公司已經與美國的兩家零售業巨頭沃爾瑪和克羅格合作，在美國休斯敦開展自動運輸服務。

UiPath是一家在AI流程自動化領域快速發展的創業公司。該公司使用基于AI的軟件來幫助企業運行重復的業務，以騰出人力資源來處理更復雜的工作。目前該公司已經擁有的客戶包括美國陸軍、國防后勤局、美國航空航天局、美國海軍和退伍軍人事務部等。

在這兩家公司新近設立的合作項目中，R1無人駕駛貨車的AI系統得到升級，包括3個核心元素：一是物資派送過程監控系統，通過功能強大的記錄器實現對目標用戶的確認和區分，并要求用戶通過掃碼的方式領取限定數量的物資;二是數字化程序控制系統，可以讓貨車沿著設定的路線完全獨立地執行運輸和派送任務，無需人為介入;三是智能化自動消毒系統，每位用戶取走物資后，系統就用紫外線和消毒噴霧對車內空間和待派送的物資進行消毒。

模擬藥物設計

全球健康藥物研發中心（GHDDI）與中國清華大學合作，將藥物研發資源開放給科研人員，共同加速新型藥物研發。此次GHDDI開放的資源主要是針對能有效作用于新型冠狀病毒的藥物的研究，AI在其中發揮了重要作用。

為了能夠在短時間內提供可能有效的藥物，用于迅速緩解疫情，“老藥新用”是一種重要手段，即篩選已經通過臨床實驗驗證的、安全性有一定保證的藥物，從而加快候選藥物的研發速度。開發藥物有其客觀的時間規律，一般需要5年到10年，而“老藥新用”通常可以大大縮短時間。

AI藥物研發和大數據分享平臺，涵蓋了以往冠狀病毒相關研究中涉及的900多種小分子在不同階段的實驗信息，以及2000多個冠狀病毒的相關文獻記錄，并且實時更新新型冠狀病毒的前沿信息。這可以幫助科研界人士參與提煉有用信息并得到啟發，共同助力針對新型冠狀病毒的研究。大數據分享平臺和多個化合物分子庫，可以幫助科學家高效篩選出經過臨床實驗的、安全性已知的化合物，有效縮短針對疫情的藥物研發時間。

此外，GHDDI團隊還根據新型冠狀病毒和SARS病毒的同源性，建立了多個結構模型，并開展了一系列分子動力學模擬運算，利用AI模擬進行藥物設計。

借助AI系統提高效率，在獲得新病毒的基因序列之后的幾天內，就能完成藥物設計模型的建立，為進一步探索藥物的作用機制，實現“老藥新用”的虛擬篩選，以及后續的藥物設計和開發奠定了基礎。

遠距離篩查人員

據英國《每日電訊報》報道，在防控病毒的傳播方面，AI能夠提供幫助。英國格拉斯哥大學生命科學專業研究員丹尼爾·斯特賴克表示：“AI可以從航班記錄、交通信息等方面收集人員活動的數據。”

斯特賴克領導的研究團隊提出“人體識別+人像識別+紅外傳感器”的創新解決方案，通過前端紅外相機鑒別人流中的體溫偏高人員，再根據疑似發燒者的人體、人臉信息，利用AI技術，輔助各類公共場所（火車站、汽車站、地鐵站、機場）中的高密度人員流動場景下的工作人員，快速篩查體溫異常者，實現密集人流中的非接觸型AI輔助溫感解決方案，提高開放場所的人員通行效率和可控程度。

Nuro公司的R1無人駕駛貨車

遠距離測溫系統的可視化監控設施

這種新型解決方案的識別效率較高。相比于人工近距離檢測手段和傳統的發熱篩查系統，新方案將重點放在遠距離測溫精度及高密度人流中的可用性兩方面。該方案利用AI技術，可以針對口罩的遮擋進行專項模型優化。這樣一來，即使在口罩和帽子大面積遮擋人臉的情況下，系統也能幫助工作人員快速篩查人群。人們無需摘下防護物，也無需排隊聚集，就可以接受篩查，大大提升了公共空間的安全性和檢測效率。

該系統的另一大特點是，可以支持超過3米的非接觸遠距離測溫，一旦發現疑似發熱人員就會自動報警，識別誤差在0.3攝氏度之內。該系統可以幫助工作人員快速確定發熱人員的位置，以便進行進一步的檢測確認和醫學觀察。

美國哈佛大學醫學院創新研究部負責人約翰·布朗斯坦表示，格拉斯哥大學的這個項目很有價值?！叭绻餍行约膊≡诿绹驓W洲廣泛傳播，那么采用上述篩查系統，再通過AI軟件關注社交媒體、新聞報道和醫療信息，就可以比較有效地防控疫情。”

厘清病毒的前世今生

據日本《大人之科學》雜志報道，每當新型病毒襲來，人們往往會陷入被動，這主要是因為人類對于病毒的研究還不夠深入。

在地球上，除了病毒以外，所有生物都是由細胞組成的。病毒的數量至少是其他生物數量總和的10倍以上。哪里有細胞生命，哪里就有病毒。從酸性的高熱噴泉，到嚴寒的南極冰川，再到堿性咸水湖，所有細胞能生存的地方，都有病毒相伴而生。病毒的種類極多，且非常善變，很難系統地研究?？茖W家只有借助AI系統，才能高效地對病毒進行識別、分類，再利用數字模型對其特性進行分析。

科學家首先要解決對病毒進行分類的問題，這需要AI的幫助。病毒非常小，20萬個首尾相連才能達到1毫米，需要在電子顯微鏡下觀察。只有AI才能夠在較短的時間內對成千上萬種病毒進行觀測和記錄。每一種病毒都具有獨一無二的形狀。比如，科學家從酸熱環境中找到的病毒有檸檬形、紡錘形、長絲形和水瓶形，等等。通過外形對病毒進行分類和研究，有助于揭示各類病毒的特性，從而預測它們對生物可能產生的影響。這項工作需要AI建立并運行數字模型。

研究病毒的另一個重要方法是查清它的發展史，通過發展路徑預判其可能產生的變異。在古生物學領域，年代超過30億年的細菌化石已經被找到，但病毒化石還未進入研究領域。這是因為病毒化石無法探測嗎？不是，原因在于人們還沒有開發出“病毒考古”技術。

尋找病毒化石是當前古生物學家和病理學家共同感興趣的課題。今年1月，日本科學家在噴泉中的石英顆粒內分離出了病毒，并且證實那是一種遠古的病毒。接下來，科學家將利用AI建立的模型分析遠古病毒與現代病毒的關系，找到其變異的模式。這可以說是“病毒考古學”的開端。地球上的石英層中可能隱藏著大量遠古病毒。AI可以厘清每一類病毒的前世今生，從而實現有效防控。

編輯：姚志剛 winter-yao@163.com