27岁华裔小伙一战成名,打造出美国新冠最准预测模型,彭博:Superstar

量子位2021-02-22
年仅27岁的他,被彭博评价为“新冠病毒数据超级明星”。

编者按:本文来自微信公众号“量子位”(ID:QbitAI),作者:金磊 晓查 发自 凹非寺 ,36氪经授权发布。

年仅27岁的他,被彭博评价为“新冠病毒数据超级明星”。

为什么?

凭一己之力,仅用一周时间打造的新冠预测模型,准确度方面碾压那些数十亿美元、数十年经验加持的专业机构。

他就是Youyang Gu,拥有 MIT 电气工程和计算机科学硕士学位,以及数学学位。

但值得注意的是,他在医学和流行病学等方面却是一个小白。

他的模型,甚至被著名数据科学家、fast.ai创始人Jeremy Howard高度评价道:

唯一看起来合理的模型。

他是唯一一个真正查看数据,并且做得正确的人。

不仅如此,他的模型还被美国疾控中心采用。

到底是个怎样的预测模型?

时间点要追溯到去年年初。

当时疫情已然在全球蔓延开来,于是公众试图用建模的方式,来预测接下来疫情会带来的影响。

大多数的目光都将希望投向了2家专业机构打造的预测系统——伦敦帝国理工学院、总部位于西雅图的健康指标与评估研究所(IHME)。

但2家机构给出的预测结果却是天差地别:

  • 伦敦帝国理工学院:到夏天,美国因新冠病毒而死亡的人数将达到200万。

  • IHME:预计到8月,死亡人数将达到6万。

(后来的事实证明,死亡人数是16万。)

2家专业机构给出的预测数据,差距为何能够如此之大?

这就让当时年仅26岁的Youyang Gu引起了注意。

△ Youyang Gu

虽然他没有任何医学或流行病方面的经验,但他坚信,数据预测在此时会派上大用场。

于是,大约在4月中旬,Youyang Gu便在家里仅花了一周时间,打造出了自己的预测器,以及一个可以显示相关信息的网站。

△Youyang Gu创建的网站

但Gu在这个过程中所用到的方法,并不是说有多么的高级,相反,恰恰是比较简单的那种。

他首先考虑的是新冠病毒检测数、住院人数和其他因素之间的关系,但在这个过程中,Gu却发现各个州和联邦政府所提供的数据是存在不一致的现象。

此时,问题就来了——什么样的数据才是靠谱的?

Gu认为,最靠谱的数据,似乎就是每天的死亡人数:

其他的模型用到了很多数据源,但我决定用过去的死亡人数,来预测未来的死亡人数。

至于这样做的原因,Gu给出的解释是“将它作为唯一的输入,有助于在噪音中过滤信号”。

那么,预测结果如何?

可以说是相当的精准了。

在模型刚刚完成时,他预测在5月9日,美国将有8万人死亡,当天的实际死亡人数为79926。

而同样来自IHME的预测数据却是“2020年一整年的死亡人数将不超过8万”。

Gu还预测在5月18日,死亡人数将达到9万;5月27日,死亡人数将达到10万。

事实证明,他的这两次预测再次“押中”!

除了精准数字的预测外,Gu基于许多州从封锁状态逐步转变开放状态,预测将出现第二波大规模感染和死亡。

而在Gu发出这样的预测当天,特朗普所发表的言论却是“IHME所预测的6万死亡人数表明,疫情很快将结束”……

或许正是因为Gu的模型预测之精准,越来越多人开始关注他的作品。

在Twitter上,Gu不仅@了各路记者,还给流行病学专家发邮件,让他们核实自己的数据。

去年4月底,华盛顿大学著名生物学家Carl Bergstrom便在Twitter上发布了Gu的模型。

不久之后,美国疾病控制和预防中心,也在其新冠预测网站上发布了Gu的数据。

不仅如此,随着疫情的发展,身为中国移民的Gu,还参与了由美国专家团队组织的定期会议,每个人都想更好的改善他的模型。

他的网站访问量也呈现出爆炸式增长,每天都有数百万人来看他的数据。

通常情况下,Gu的模型所预测的数据,基本在几周后便会达到,与实际的死亡人数非常接近。

随着类似的预测模型逐渐增多,阿默斯特马萨诸塞大学生物统计学和流行病学系的副教授Nicholas Reich,便统计了50个这样的模型:

Gu的模型一直位居前列。

但到了去年11月,Gu却做出了令人意外的一个决定——结束他的预测任务。

对此,Reich这样评价道:

Youyang Gu是一个非常谦卑的人,他看到其他人的模型也做得很好,便觉得自己的工作已经完成了。

而在Gu决定停止项目的前一个月,他预测11月1日死亡人数将达到231000人,而实际人数为230995人。

但IHME的Chris Murray认为:

Gu使用的机器学习方法,在短期预测方面的效果比较良好,但不太理解“大局中发生了什么”。

对此,Gu没有针对模型的评价做出回应,相反,他这样表态:

我非常感谢 Chris Murray 医生和他的团队所做的工作;没有他们,我就不会有今天的成就。

在休息了一段时间之后,Gu重新投入到了这份事业当中。

这一次,他要做的预测是“美国有多少人感染了新冠病毒”、“疫苗推出的速度有多快”、“美国可能何时(如果可能的话)达到群体免疫”等。

他的预测表明,到今年6月,大约61%的美国人口应该获得某种形式的免疫力——无论是疫苗还是因过去的感染。

……

Gu一直希望能够找到一份能对社会产生巨大影响的工作,同时避免政治、偏见以及大型机构有时会带来的负担。他认为:

在这个领域,有很多缺点可以通过我这种背景的人来改善。

谁是Youyang Gu?

Youyang Gu出身于美国华裔移民家庭,在伊利诺伊州和加州长大。

Gu从小喜欢数学和科学,直到高中毕业时,才真正接触计算机科学。而他能够进入这个行业得益于他的父亲,因为他的父亲是一名计算机从业者。

△正在做化学实验的Gu Youyang(图片来自2010年克拉克奖学金项目)

Gu本科和硕士都在MIT就读,在那里他获得了计算机科学与数学双学士学位,以及计算机科学的硕士学位。

毕业后他继续在MIT著名的CSAIL实验室的NLP组进行了一年的研究,同年在EMNLP 2016上发表了论文。

这也是他第一次接触大数据,并由此建立统计模型对数据进行预测。

不过他没有因此继续学术研究,而是进入产业界。从MIT离开后,他加入了金融行业,为高频交易系统编写算法。

在那里,他的数据建模能力得到了进一步磨练,因为在金融交易中,数据必须非常定量并尽可能地准确。

之后,他又进入了体育界,继续进行大数据方面的研究。这也为他提供了丰富的跨学科经验,使他能够成功应对新地领域,懂得如何更加准确地建模。

用他自己的话来说,他的专长是使用机器学习来理解数据,将信号与噪声分离并做出准确的预测。

在建立新冠死亡模型时,他起初考虑了确诊数量、住院数量和其他因素之间的关系。然后他发现各州和联邦政府报告的数据不一致,最可靠的数字是每天的死亡人数。

Gu认为,如果输入数据质量很低,那么数据越多,输出的性能就越差。

在一周的时间里,他就根据死亡数据便建立了一个简单模型,并将预测网站上线。

从去年4月以来,Gu已经自愿在这个项目中投入了几千个小时,而且是无偿的。

在接受医学网站Medscape主编Eric Topol采访时,Gu表示自己现在全职投入到新冠预测网站上,没有兼职、没有收入,他靠着过去的积蓄生活。

△ Gu Youyang接受Medscape主编Eric Topol视频采访

然而就是这样一个公益的项目却遭到了一些Twitter网友非议,但是他还是坚持了下来。

从12月开始,covid19-projections.com接受网友的捐赠帮助,现在已经完成了5万美元的筹款目标。

除了感染人数外,Gu的新冠网站又有了一个新的功能。从去年12月起,covid19-projections.com开始跟踪和模拟疫苗接种情况以及群体免疫的途径。

这个月,Gu又将“群体免疫”改成了“恢复常态”,因为他的模型预测表明,美国不太可能在2021年达到理论上的群体免疫。

未来的路怎么走?疫情结束后,Gu的职业规划如何?

他说现在还为时过早,虽然他现在的工作是预测疫情发展,但是他很难预测自己3个月或1年后要做什么。

因为这项工作,世界各地的高校和企业已经向他抛出了橄榄枝。

参考链接:

https://www.bloomberg.com/news/articles/2021-02-19/covid-pandemic-how-youyang-gu-used-ai-and-data-to-make-most-accurate-predictionhttps://youyanggu.com/https://twitter.com/youyangguhttps://covid19-projections.com/https://www.medscape.com/viewarticle/944778

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