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巴特尔致力于预测监测技术,以识别流行病的安全威胁

国土防范新闻

克里斯·盖尔福德于2021年7月30日发布

俄亥俄州哥伦布市(2021年6月29日)——巴特尔开发的一种名为TechAware搜索技术转换连续自动扫描(CASTT)的新系统提出,通过混合文本数据分析、行为变化预测和创建图神经网络,帮助识别流行病威胁。

该项目是根据情报高级研究项目活动(IARPA)的合同开发的。作为这一努力的一部分,巴特尔将其技术重点放在监测与流行病有关领域的变化上。科学传播,如同行评议的出版物PubMed,提供了大量关于新兴威胁和机遇的复杂信息。然而,数据生成的速度和数量之多,可能会让国家安全官员难以确定哪些威胁需要迅速回应。

巴特尔首席数据科学家Allen Chen说:“这个项目显示了使用图神经网络来预测现实世界中罕见事件的重大前景。”“我们很高兴能进入这项工作的下一阶段,进一步完善这一重要工具,并将其交付到需要它的人手中。”

CASTT将上述出版物卷起来,同时允许将新思想与科学共识的发展分离开来,以便更迅速地做出决策。它通过自然语言处理(NLP)对文本进行评估,将此类数据汇编成定期更新的图神经网络,然后预测与疫情相关的关键行为变化。巴特尔的新系统也已经通过了第一阶段的建设和验证,为分析人员提供了早期和有效的技术意外预警。

CASTT系统将集成到一个应用程序中。巴特尔的开发人员将与分析人员合作,测试该系统的有效性,包括中国的信息源。

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