Hazırda COVID-19 pandemiyası dünya miqyasında səhiyyənin (sağlamlığın) probleminə çevrilib. Xəstəliklərin sayına nəzarət etmək üçün bir çox ölkələr karantin, komendant saatı və müəyyən müddətə sosial sahələrin bağlanması kimi müxtəlif tədbirlər gördülər. Bir çox ölkələrin tədqiqatçı alimləri pandemiyaya son qoymaq üçün həll yolları axtarmağa başladılar. Görünməmiş tədqiqat səyi və qlobal koordinasiya peyvənd namizədlərinin sürətlə hazırlanması və sınaqdan keçirilməsi nəticələndi.
AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun şöbə müdiri, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Məkrufə Hacırəhimova və institutun əməkdaşı Aybəniz Əliyevanın birgə müəllifi olduqları “Maşın təlimindən istifadə etməklə Azərbaycanda vaksinasiya prosesinin COVID-19 yoluxma və ölüm hallarına təsirini qiymətləndirilməsi” (Using machine learning to estimate the effect of vaccination process on COVID-19 cases and deaths in Azerbaijan) adlı məruzə Rusiyada onlayn formatda keçirilən “X Milli Superkompüter Forumu”nda (Национальный Суперкомпьютерный Форум, НСКФ-2021) müzakirə olunub.
Bu barədə çıxış edən A.Əliyeva bildirib ki, qlobal miqyasda güclü konsensus var ki, COVID-19 peyvəndi müasir dövrdə yoluxucu xəstəliklərlə mübarizənin ən effektiv və sərfəli üsullarından biridir. Peyvəndlər bir çox xəstəliklərə yoluxma və ölüm səviyyəsini azaltmağa kömək etməklə, keçən əsrdə bəşəriyyəti yoluxucu xəstəliklərdən xilas etmişdir. Bu işdə peyvəndlə təsdiqlənmiş və ölüm halları arasında əlaqəni tapmaq üçün səy göstərilmişdir. Bu məqsədlə 2021-ci il aprelin 1-dən sentyabr ayının 30-na qədər olan dövr üçün Cons Hopkins Universitetində Sistem Elmi və Mühəndisliyi Mərkəzinin (Center for Systems Science and Engineering at Johns Hopkins University) GitHub verilənlər bazasından (repository) əldə edilmiş Azərbaycanın verilənlər toplusunda k-means klasterləşdirmə əsaslı maşın təlimi metodundan istifadə edilmişdir.
