Cyber-Physical Systems: AI and COVID-19

Adresat în principal cercetătorilor, arhitecților de sisteme și studenților din mediul universitar tehnic, volumul Cyber-Physical Systems oferă o perspectivă riguroasă asupra modului în care infrastructurile ciber-fizice pot fi mobilizate în situații de criză epidemiologică. Într-un context în care metodele tradiționale de diagnostic, precum RT-PCR, au prezentat limitări logistice, această lucrare analizează implementarea soluțiilor bazate pe inteligență artificială pentru colectarea și procesarea datelor în timp real.

Remarcăm structura pragmatică a cărții, care progresează de la concepte teoretice de modelare matematică la aplicații hardware specifice. De exemplu, capitolul dedicat căștilor inteligente bazate pe Internet of Things (IoT) și cel referitor la sistemele de măsurare a semnelor vitale fără contact demonstrează o trecere clară de la algoritm la prototip funcțional. Considerăm că această abordare completează excelent titluri precum Artificial Intelligence and Machine Learning for COVID-19, deoarece, spre deosebire de acesta din urmă care se concentrează masiv pe rețele 5G și cloud, volumul de față pune un accent deosebit pe interfața fizică a sistemelor (CPS) și pe senzorii de proximitate.

Editorii, printre care se numără Ramesh Chandra Poonia și Basant Agarwal, își continuă direcția de cercetare începută în lucrări precum Deep Learning for Sustainable Agriculture. Dacă în opera anterioară aceștia explorau monitorizarea solului și a culturilor prin senzori, aici transpun aceeași rigoare în domeniul sănătății publice, analizând valoarea adăugată a AI în interacțiunile serviciilor medicale. Stilul este unul tehnic, axat pe eficiența algoritmilor de detecție a obiectelor pentru sisteme autonome și pe managementul incertitudinii în seturile de date medicale.