第93章 AI助力防疫
居家隔離進入第三週，林華興做了一個決定。
他要把華興一號應用到疫情資料分析上。
這個想法其實在疫情剛爆發時就有了。傳統的流行病學模型基於偏微分方程，引數多、假設強，對突發疫情的預測能力有限。而AI模型可以通過學習歷史資料，自動發現傳播規律，做出更準確的預測。
林華興花了三天時間，在華興一號的基礎上，專門開發了一套疫情傳播預測與密接軌跡溯源係統。
預測模組的核心是一個時序預測模型，輸入過去14天的確診病例數、疑似病例數、密切接觸者數量等公開資料，輸出未來7天的預測結果。模型採用了Transformer架構，能自動捕捉時間序列中的長期依賴關係。
溯源模組則更加複雜。它需要根據確診病例的活動軌跡資料，反向推斷潛在的感染源和傳播鏈。這本質上是一個圖論問題——每個人是一個節點，接觸關係是邊，病毒沿著邊傳播。模型需要在龐大的接觸網路中，快速找出最可能的傳播路徑。
林華興在大腦裡推演了三天，才完成了係統架構設計。然後花了五天時間寫程式碼，在華興一號的基礎上搭建了兩個專用模組。
係統跑通的那天晚上，他盯著螢幕上輸出的預測結果，眉頭微微皺起。
模型預測，未來一週全國每日新增確診病例將繼續上升，峰值將出現在2月中旬，之後逐步下降。這個預測結果，與他之前用傳統模型算出來的結論基本一致。
但模型還給出了一些傳統模型沒有的資訊。比如，它識別出了幾個潛在的“超級傳播者”特徵——無癥狀、活動範圍廣、接觸人群多。這些特徵在早期資料中並不明顯，但模型通過學習大量病例的軌跡資料，自動發現了這個規律。
林華興把預測結果和溯源分析整理成一份報告，再次匿名傳送到了國家疾控中心的郵箱。
這一次，他在報告裡附上了模型的技術說明，包括架構設計、訓練資料來源、驗證方法等。他希望疾控中心的專家能夠驗證模型的有效性，如果認可，可以用來輔助決策。
發完報告，他靠在椅背上，長長地出了一口氣。
洪淑婷端著一杯熱茶走進來，看見他放鬆的表情，問：“忙完了？”
“嗯，發了一份報告。”
“什麼報告？”
“疫情預測的。”林華興接過茶，喝了一口，“用華興一號跑的。”
洪淑婷眨眨眼：“你的AI還能預測疫情？”
林華興點頭：“理論上，隻要資料夠多，它能學會預測很多東西。”
洪淑婷似懂非懂地點頭，在他旁邊坐下：“那你覺得，疫情什麼時候能結束？”
林華興想了想，調出模型的預測曲線：“按現在的防控力度，2月中旬見頂，3月底基本控製。”
洪淑婷看著那條曲線，雖然看不懂具體的數字，但林華興說的話，她一向相信。
“那就好。”她靠在他肩上，“等疫情結束了，咱們就能出去走走了。”
林華興攬著她：“嗯。”
一週後，國家疾控中心公佈的疫情資料與林華興模型的預測高度吻合。新增病例數在2月12日達到峰值，之後開始緩慢下降。林華興每天都會把最新資料輸入模型，重新訓練和預測，模型的準確率越來越高。
2月下旬，他收到了一個陌生郵箱的回復。
“您好，我們收到了您的多份疫情分析報告。經專家評估，模型預測結果與實際情況高度吻合，溯源分析方法也具有創新性。感謝您對疫情防控工作的貢獻。如果您願意公開身份，請與我們聯絡。”
林華興看著這封郵件，沉默了幾秒，然後關閉了頁麵。
他不需要公開身份。他隻需要知道，自己的模型真的幫上了忙。
洪淑婷從廚房探出頭來：“誰發的郵件？”
“疾控中心的。”林華興說，“他們說模型有用。”
洪淑婷眼睛一亮：“真的？那他們會給你發獎狀嗎？”
林華興笑了：“不需要獎狀。”
“那需要什麼？”
林華興看著她，認真地說：“需要你做的紅燒肉。”
洪淑婷愣了一下，然後笑了：“行，今晚就給你做。”
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