Cosa sono i nuovi “notebook Covid” open source di IBM

Cosa sono i nuovi

Un nuovo progetto di IBM permette di utilizzare la forza computazionale dei PC per ripulire i dati globali che riguardano la pandemia

IBM ha lanciato il programma “notebook Covid“, una soluzione open source progettata per aiutare gli sviluppatori, i ricercatori e i responsabili politici a sfruttare il potere computazione dei computer per ottenere più dati. Come sappiamo, elaborare grosse mole di informazioni, soprattutto per affrontare una pandemia, non è semplice. Serve allora uno sforzo congiunto che può arrivare da un utilizzo globale, ma particolare, dei PC.

Secondo IBM: «Il panorama delle informazioni è travolgente. Un flusso quasi costante di dati provenienti da studi di ricerca, agenzie di stampa, social media e organizzazioni sanitarie rende quasi impossibile il compito di convertire tali dati in azioni utili. Gli sviluppatori e i data scientist hanno bisogno di risposte alle loro domande e su come trarre conclusioni significative e statisticamente valide dai dati in continua evoluzione». Del resto, ogni paese al mondo ha vissuto una storia diversa in merito al Covid-19, con conseguenze differenti sulla popolazione.

Il potere dell’informatica

La nuova risorsa Covid di IBM poggia su un sistema Jupyter open source contenente set di dati e strumenti relativi alla pandemia, derivati ​​da fonti autorevoli come la John Hopkins University, il New York Times e il Centro europeo per la prevenzione e il controllo delle malattie. Man mano che i dati sulla pandemia cambiano, il notebook Covid utilizza Elyra Notebook Pipelines Visual Editor e KubeFlow Pipelines per garantire ai ricercatori set di dati puliti e aggiornati.

In altre parole, IBM ha eliminato il maggior numero possibile di punti critici dal processo di aggregazione e implementazione e ciò consente a sviluppatori e ricercatori di concentrarsi sui compiti di analisi approfondita e modelli di previsione, così da dare ai responsabili un accesso rapido e semplice a dettagli geografici granulari. Per maggiori informazioni è possibile visitare questo link su GitHub.

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