ah, non e' contact tracing... ok, tutto chiaro. On 16/07/2020 17:22, Giuseppe Attardi wrote:
On 16 Jul 2020, at 17:14, Stefano Quintarelli <stefano@quintarelli.it <mailto:stefano@quintarelli.it>> wrote:
saro' gnucco, ma non capisco quali analisi con ML siano necessarie per sapere se x ed y sono stati vicini dopo una certa data...
L'obiettivo è effettuare una previsione del rischio:
"Upon installation or at any time thereafter, users may grant consent on an opt-in basis (and may subsequently opt-out, at any time) to send certain information at scheduled intervals to the COVI ML server for the purposes of training ML and epidemiological models and sharing aggregated data with the government and other third parties. Users will be asked to consent to the collection and use of the following information, which will be sent to COVI researchers in pseudonymized form:
• Age (user-reported) • Sex (user-reported) • Health conditions (user-reported) • Active symptoms (user-reported) • Ongoing relevant behaviour (user-reported) • Coarse geographical location (measured by GPS) • Movement statistics (measured by GPS) • Certified positive infection status (if entered, pursuant to the consent provided under • Analytics information (use of application features that may reveal sensitive information about the user)
This data, apart from the analytics information, will be used for improving the risk prediction and epidemiological models. It will also form the basis for generating aggregated, population-level data to be shared with government actors and other third parties, solely for purposes relating to efforts to understand or combat Covid-19. The analytics information will allow COVI Canada to assess such matters as the efficacy of recommendations with respect to lowering risk levels.”
— Beppe
ciao, s.
On 16/07/2020 17:08, Giuseppe Attardi wrote:
Ho assistito a un seminario di Bengio sul suo progetto e ne avevo riferito in ista il 9 aprile. Bengio dice di aver utilizzato un “sintetizzatore” per produrre nuovi esempi di apprendimento, da aggiungere a quei pochi “inizialmente" a disposizione. "the ML model is initially trained with synthetic data to a degree that provides a moderately effective risk predictor, the model requires training on real data in order to yield a risk predictor with the level of accuracy needed to reduce the spread of Covid-19" È una tecnica consolidata di ML ampliare i dati annotati gold con dati prodotti in modo artificiale, anche se imprecisi. Una delle tecniche più comuni è di aggiungere i dati predetti da un primo modello per costruire il successivo. Non sono stati usati annotatori manuali per questi dati. Bengio spiega che con la app in funzione, sarà possible ottenere ulteriori dati reali, chiedendo a un certo numero di utilizzatori volontari della app di fornire informazioni ulteriori, rispetto allo stretto necessario per il tracing, al fine di migliorare l’accuratezza delle previsione diella app. "While the information collected for the purpose of training the machine learning model is necessary, it is only necessary that a certain quantity of such information be collected. For any given user, it is not necessary that information be collected from that user. As such, in recognition of the privacy preserving nature of the application, the application allows individuals to opt-in to allowing COVI Canada to access and use this information notwithstanding its necessity. The potentially sensitive analytics data obtained here is brought under this opt-in consent for similar reasons. As necessary as it is to provide the best possible recommendations, we do not need to track the correlations between recommendations made and risk levels over time for each and every user in order to assess the efficacy of the recommendations made. Naturally, we hope that many Canadians will choose to volunteer their data so that we can build better risk prediction and better recommendations into the app, and create better epidemiological models to guide public policy." — Beppe
On 19 May 2020, at 21:39,nexa-request@server-nexa.polito.it <mailto:nexa-request@server-nexa.polito.it><mailto:nexa-request@server-nexa.polito.it> wrote:
Date: Tue, 19 May 2020 12:44:37 +0200 (CEST) From: Antonio Casilli <antonio.casilli@telecom-paris.fr <mailto:antonio.casilli@telecom-paris.fr><mailto:antonio.casilli@telecom-paris.fr>> To: nexa <nexa@server-nexa.polito.it <mailto:nexa@server-nexa.polito.it><mailto:nexa@server-nexa.polito.it>> Subject: [nexa] L'app magica di Yoshua Bengio Message-ID: <1627638310.27764937.1589885077844.JavaMail.zimbra@enst.fr <mailto:1627638310.27764937.1589885077844.JavaMail.zimbra@enst.fr><mailto:1627638310.27764937.1589885077844.JavaMail.zimbra@enst.fr>> Content-Type: text/plain; charset=utf-8
Notizia dal Québec: Yoshua Bengio ha finalmente presentato la sua applicazione di contact tracing che è doppiamente magica, perché è anonima e in più c'è anche l'IA.
"COVI utilizza l'intelligenza artificiale per dare ai cittadini la possibilità di proteggersi, limitare la diffusione del virus e facilitare l'allentamento sicuro e informato delle misure di distanziatione sociale da parte delle autorità sanitarie". https://www.indexsante.ca/nouvelles/845/yoshua-bengio-et-ses-collaborateurs-...
Il grosso dell'annuncio concerne la pubblicazione di un grosso documento LaTeX, ottimisticamente definito "libro bianco" che spiega come funziona l'applicazione. https://mila.quebec/wp-content/uploads/2020/05/COVI-whitepaper-V1-1.pdf
La cosa interessante è che, a differenza della quasi totalità dei documenti di questo tipo, questo non è stato fatto da criptografi, quindi non parla solo ed esclusivamente di anonimizzazione e privacy, come se i dati smettessero di esistere una volta raccolti. Qui c'è un minimo di approfondimento sui modelli epidemiologici usati per valutare lo score di rischio delle persone tracciate.
Ed è proprio qui che ho incontrato un po' di difficoltà e se qualcuno della lista potesse aiutarmi a capire meglio la parte di ABM/ML, gliene sarei grato.
"We have trained a machine learning predictor in a supervised way using data generated from the simulator, using a simple contact tracing heuristic to generate the messages. To obtain preliminary results measuring the impact of using machine learning to predict contagiousness and obtain risk level messages, we have then used that predictor inside the simulator to influence the behavior of the agents according to four levels of recommendations associated with different thresholds of risk levels. This has allowed us to simulate (with different random seeds than those used for generating training data), how the ML predictor would impact the reproduction number Rt of the disease and the growth of infections in a small pilot population of 1000 (it is indexed by time t because it can evolve over time, depending on the recommendations received by citizens from public health authorities and their app). The simulation was performed with the assumption that 60% of the population was using the app and users at the strongest level of recommendation (quarantine level) got tested. "
In parole povere, un gruppo di scienziati ha progettato una simulazione multi-agenti piena di bias e di assunzioni legate alla loro percezione non-specialistica della realtà sociale, ha fatto annotare i dati così ottenuti da micro-lavoratori le cui condizioni di lavoro sono sconosciute, ha utilizzato il predittore così ottenuto all'interno della stessa simulazione di prima, assumendo un livello di adozione (60%) mai osservato in un contesto empirico. Perché dovremmo fidarci dell'app magica di Yoshua Bengio?
Cheers,
---a
-- Antonio A. Casilli Professor, Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris Member, Interdisciplinary Institute for Innovation (i3 UMR 9217 CNRS) Associate Member, LACI-IIAC (EHESS) Faculty Fellow, Nexa Center for Internet & Society
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