MUM di Google e le ricerche per le informazioni sui vaccini
Nella sua prima applicazione, MUM di Google ha identificato 800 varianti di nomi di vaccini in 50 lingue in pochi secondi. Il nuovo algoritmo sarà in grado di migliorare la pertinenza delle ricerche degli utenti!
Spesso lo stesso concetto può essere definito con diversi termini. Questo può dipendere dal linguaggio dalle sfumature culturali, o semplicemente da dove ti trovi nel mondo.
Quando è iniziata la pandemia, le persone hanno iniziato a cercare informazioni legate al COVID-19 e Google afferma di aver dovuto imparare a identificare le espressioni degli utenti, per assicurare di fornire informazioni tempestive e di alta qualità provenienti da autorità sanitarie affidabili come l'Organizzazione Mondiale della Sanità. Un anno dopo, si sta affrontando una sfida simile con i nomi dei vaccini, ma con un nuovo strumento a disposizione: Multitask Unified Model (MUM) .
Oltre 800 modi per identificare i vaccini
AstraZeneca, CoronaVac, Moderna, Pfizer, Sputnik e altri vaccini hanno molti nomi diversi in tutto il mondo: oltre 800, in base all'analisi di Google. Le persone che cercano informazioni sui vaccini possono cercare, ad esempio "Coronavaccin Pfizer", "mRNA-1273", "CoVaccine", ecc..
La capacità di identificare correttamente tutti i nomi è fondamentale per fornire alle persone le informazioni affidabili più recenti. Ma questo, normalmente, richiede molto tempo e centinaia di ore di lavoro.
Grazie a MUM, è stato possibile identificare oltre 800 varianti di nomi di vaccini in più di 50 lingue in pochi secondi.
Dopo aver convalidato i risultati, sono stati messi a disposizione su Google Search in modo che le persone potessero trovare informazioni tempestive e di alta qualità sui vaccini COVID-19 in tutto il mondo.
La conoscenza può essere condivisa indipendentemente dalla lingua
MUM, in pochi secondi, ha compiuto il lavoro di settimane grazie alla capacità di trasferire la conoscenza nelle oltre 75 lingue che può gestire.
Un esempio per comprendere il concetto? Una persona che conosce più lingue, può leggere un libro in una lingua e sintetizzarne i concetti in altre: la comprensione non dipende dalla lingua. MUM "lavora" in base allo stesso principio.
Allo stesso modo, l'algoritmo non deve apprendere concetti in ogni nuova lingua: può trasferire l'apprendimento, aiutando a scalare rapidamente i miglioramenti anche quando sono a disposizione pochi dati di training. Ciò è in parte dovuto all'efficienza del modello che utilizza MUM.
Nel caso dei vaccini, con solo un piccolo campione di nomi di vaccini ufficiali, MUM ha identificato rapidamente le variazioni tra le lingue.
Quanto potrà migliorare la ricerca con algoritmi di questo tipo?
Questa prima applicazione di MUM rappresenta davvero un test fantastico. Probabilmente non solo MUM sarà in grado di migliorare molti aspetti dei sistemi esistenti, ma potrebbe creare modi completamente nuovi per cercare ed esplorare le informazioni.
Per approfondire
Alessio Pomaro
Pandu Nayak
Alessio Pomaro