Rackspace Technology, junto con la Universidad de California en Irvine, Scientific Systems y Plan4Co, presenta un nuevo modelo de previsión de la COVID-19

Rackspace Technology, Along with University of California, Irvine, Scientific Systems, and Plan4Co Introduce New COVID-19 Forecasting Model

SAN ANTONIO, TX, 27 de agosto de 2020: Rackspace Technology™ (NASDAQ: RXT), una empresa líder de soluciones integrales de tecnología de nube múltiple, anunció hoy que se ha asociado con la Universidad de California en Irvine, Scientific Systems Company, Inc. y Plan4Co para trabajar en un proyecto que destaca la eficacia de Amazon Forecast en la creación de modelos de previsión de la COVID-19 con mayor precisión.

Los modelos de previsión tienen el potencial de evaluar las tendencias de las enfermedades, incluida la pandemia de COVID-19. Si las previsiones son adecuadas, los modelos pueden ayudar a proyectar las necesidades futuras de hospitales, identificar y detectar casos, contribuir a la planificación del escenario general y darle forma a la política pública.

"Esta asociación constituye el tipo de empresa conjunta que se necesita para fomentar nuestras capacidades de previsión de una manera más minuciosa y equilibrada, que pueda dar lugar a iniciativas importantes de políticas prácticas", dijo David A. Snow, Ph.D., profesor emérito distinguido de la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de California en Irvine. El Dr. Snow ha liderado investigaciones en equipo sobre la falta de viviendas en Estados Unidos y en el mundo, incluso en París, San Pablo, Tokio y el condado Orange, CA.

Al aprovechar la solución de procesamiento de datos sin servidor impulsada por Amazon Web Services (AWS) de Onica, una empresa de Rackspace Technology, el equipo, formado por expertos de los campos médico, académico, de ciencia de datos y previsión, demostró que las hospitalizaciones y las muertes pueden pronosticarse de manera más precisa con la solución de Rackspace Technology, en comparación con otros modelos de previsión que se utilizan con frecuencia. El esfuerzo mostró una mejora significativa en la precisión a corto plazo de las previsiones, ya que aprovecha los datos de la serie cronológica que se incorporaron en el lago de datos impulsado por AWS y en un algoritmo de aprendizaje automático avanzado.

"Estamos orgullosos del papel que desempeñamos al ayudar a la humanidad a superar el peor desafío de salud pública que hemos visto en la era moderna", dijo Tolga Tarhan, CTO de Rackspace Technology. "Es un honor que nuestros científicos de datos hayan podido poner en práctica nuestra amplia experiencia en AWS y en AI/ML para predecir las necesidades futuras y fortalecer los esfuerzos de planificación, que nunca antes habían sido tan importantes".

El proyecto está formado por dos grandes innovaciones. La primera, que se conoce como COVID DSAFE, tiene por objeto proporcionar una mejor síntesis de datos y técnicas avanzadas de previsión. COVID DSAFE, impulsada por Amazon Forecast, un servicio completamente administrado que usa aprendizaje automático para ofrecer pronósticos altamente precisos, genera previsiones operativas semanales a nivel del estado, condado y código postal.

La segunda, que se conoce como COVID PrivyTRAC, es un sistema de rastreo de contactos que se ejecuta en AWS.  El sistema proporciona el rastreo de contactos para detectar la COVID a través de funciones avanzadas de privacidad y seguridad, y aborda las inquietudes de privacidad comunes mediante modelos avanzados espacio-temporales estadísticos.

Acerca de Rackspace Technology

Rackspace Technology es una empresa líder de servicios integrales de tecnología de nube múltiple. Podemos diseñar, desarrollar y operar los ambientes en la nube de nuestros clientes en todas las plataformas principales de tecnología, independientemente de las pilas de tecnología o del modelo de implementación. Nos asociamos con nuestros clientes en cada etapa de su recorrido hacia la nube, permitiéndoles modernizar aplicaciones, desarrollar nuevos productos y adoptar tecnologías innovadoras.

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