Dalla ricerca di farmaci efficaci contro il coronavirus alla possibilità di prevedere l'andamento dei casi di Covid-19, l'intelligenza artificiale è scesa in campo per offrire nuovi, potenti strumenti per gestire grandi numeri come sono quelli della pandemia: lo fa con le reti neurali, come quelle che nell'Università di Cambridge hanno permesso di scoprire che ben 200 farmaci esistenti e in commercio, approvati per altre malattie, potrebbero avere effetti anti-Covid, e lo fa con il sistema che prevede lo sviluppo del contagio, messo a punto dal Centro di Facebook a Parigi per la Ricerca sull'Intelligenza artificiale.

La ricerca con cui a Cambridge, il gruppo diretto da Namshik Han ha dato nuovo impulso a un filone inaugurato oltre un anno fa sulla spinta della pandemia, è pubblicata sulla rivista Science Advances: utilizzando una rete neurale sono riusciti a individuare una rete di 1573 proteine indotte dal coronavirus e le hanno messe a confronto con le caratteristiche delle molecole conutenute in farmaci già approvati per trattare altre malattie. Questo ha portato l'intelligenza artificiale a individuare 200 farmaci esistenti, suddivisi in due grandi gruppi, che impediscono al virus di replicarsi e che aiutano il sistema immunitario a reagire all'infezione.

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In Francia il Fair di Facebook ha utilizzato un sistema di intelligenza artificiale per ottenere un modello in grado di predire i casi futuri in un particolare contesto, utilizzando i dati sui casi recenti in zone statisticamente simili e l'organizzazione sta rendendo open-source tutti i modelli predittivil, così che i ricercatori possano utilizzarli: "Partendo dagli Stati Uniti, abbiamo scoperto che la connessione sociale è un aspetto importante in questo meccanismo - hanno spiegato da Facebook - Per la nostra analisi impieghiamo il Social Connectedness Index, un progetto rilasciato attraverso l'iniziativa Data for Good di Facebook, che misura la forza della connessione tra due aree geografiche, come rappresentata dai legami di amicizia sul social network. I nostri risultati mostrano che la connessione sociale di aree statisticamente simili è da due a 8 volte più alta nel nostro modello rispetto a quella di aree non correlate".

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Il lavoro poggia sullo scenario statunitense, ma guarda anche all'Europa: sin dall'inizio della pandemia, il team di Biocom-S dell'Universitat Politècnica de Catalunya, che lavora insieme con l'Università di Vienna e collabora con il Fair, ha fornito alla Commissione europea rapporti e previsioni complete sulla diffusione della malattia.