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Un team di ricerca presso l’Università di Cambridge sta provando a capire se sia possibile riconoscere un’infezione da Coronavirus semplicemente ascoltando la voce, la tosse e il respiro delle persone. L’idea nasce dalla testimonianza di diversi medici, che hanno notato suoni caratteristici (inclusi respirazione, colpi di tosse, voce) da parte dei malati di Covid-19. Per condurre la ricerca il team ha bisogno di costruire un dataset con cui poter addestrare un modello di machine learning e per farlo ha rilasciato un’app (per ora solo Android) e un sito web dove tutti sono invitati a fornire i propri campioni audio. Per la precisione cinque respiri, tre colpi di tosse e una frase ripetuta tre volte (disponibile anche in italiano). Il conferimento dei campioni audio è anonimo. L’obiettivo è quello di costruire un dataset abbastanza ampio con audio di persone con e senza Covid-19 – la dichiarazione se si è sani o malati è lasciata ai singoli individui – per consentire all’intelligenza artificiale di individuare i pattern necessari a diagnosticare la malattia da un semplice ascolto. Per maggiori informazioni: COVID-19 Sounds App ******** L'autore: Luca Sambucci: Dopo la laurea in Management ha conseguito una specializzazione in Business Analytics a Wharton e una certificazione Artificial Intelligence Professional da IBM. E' socio fondatore del chapter italiano di Internet Society, membro dell’Associazione Italiana esperti in Infrastrutture Critiche (AIIC), della Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) e dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA). Partecipa ai lavori della European AI Alliance della Commissione Europea e del Consultation Forum for Sustainable Energy in the Defence and Security Sector della European Defence Agency. Abbiamo stipulato un accordo con l'autore, Luca Sambucci, per la diffusione dei suoi articoli. L'articolo originale si trova al seguente link: Notizie.ai
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I commenti: | |||
Commento
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Commento di: emilia.urso | Ip:83.73.103.204 | Voto: 7 | Data 22/11/2024 23:58:08 |
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