Новое агентное моделирование позволяет осознанно вводить ограничения в период пандемии
Статья рассказывает о новой агентной модели, позволяющей принимать взвешенные решения при вводе новых ограничений и снижать число заболеваний коронавирусом.
Что происходит, когда муниципалитеты Копенгагена сталкиваются со вспышкой коронавируса? Поможет ли закрытие школ или лучше, чтобы родители учащихся работали из дома? По всему миру чиновники несколько раз предпринимали различные меры в попытке контролировать распространение вируса.
Сейчас исследователи департамента компьютерных наук Университета Ольборг сообщили о разработке новой агентной модели, которая позволит делать осознанный выбор при внедрении ограничений в связи с пандемией.
В документе Fluid Model—Checking in UPPAAL, опубликованном в серии заметок по материалам конференции Lecture Notes в журнале Computer Science, описаны предпосылки использования агентного моделирования при анализе, прогнозировании и контроле над быстрым распространением коронавируса.
Меньше 167 заражений в день
Новая модель имитирует взаимодействие между определенными агентами, в данном случае людьми. Основываясь на данных Бюро статистики Дании, Датского реестра зданий и жилищного строительства (BBR), Центрального коммерческого реестра и Датского государственного института сывороток, исследователи использовали технические средства на основе агентной модели, чтобы создать копию Северной Ютландии, где живут более 500 000 человек.
Самоизоляция в этом регионе была введена в ноябре 2020 года из-за угрозы распространения нового типа коронавируса «кластер 5», разносчиком которого посчитали фермерских норок.
В модели отражается состояние здоровья каждого человека наряду с общей информацией об адресах, местах работы, размере семьи и каким образом люди добираются до работы, чтобы построить реалистичные модели передвижений жителей Северной Ютландии.
Руководитель проекта, профессор Ким Гульстранд Ларсен объясняет, что исследователи в течение 100 дней моделировали случаи заболевания, используя два разных сценария. Первый сценарий без самоизоляции и фактический сценарий с закрытыми школами и муниципальными границами: «Модель позволяет нам воспроизвести распространение вируса. По нашей оценке, за два месяца изоляции число заражений в Северной Ютландии стало меньше на 10 000».
Благодаря модели удалось спрогнозировать, что если бы в этом регионе не было бы изоляции, то число заражений достигло бы 70 000. Модель помогла снизить число заразившихся на 14% от общего числа случаев за двухмесячный период, то есть меньше 167 случаев в день.
«Мы можем разработать сценарий распространения вируса при различных условиях. Если бы мы могли отмотать время на несколько месяцев назад, мы бы также могли бы спрогнозировать возможность распространения коронавируса типа «кластер-5» через региональные границы», — говорит Ким Гульстранд Ларсен.
Прогноз распространения коронавируса
В основе модели Северной Ютландии лежат открытые данные, исследователи не имеют доступа к конфиденциальной информации. Если бы у них были точные данные о месте проживания и работы, они могли бы очень точно предсказать вероятность заражения любого человека в ближайшем будущем.
«У властей есть доступ к реальной статистике, и они будут использовать модель для того, чтобы воспроизвести реальную картину распространения вируса. Благодаря текущим данным мы можем более детально прогнозировать, где происходит заражение — почти как прогноз погоды, только в контексте коронавируса. Мы рассматривали Северную Ютландию как отправную точку, но агентное моделирование можно использовать где угодно и с определенным объемом данных», — говорит Ким Гульстранд Ларсен.
Необходимая вычислительная мощность
Для того чтобы создать агентную модель, исследователи воспользовались программным инструментом UPPAAL, который они разработали еще 20 лет назад. Этот инструмент предназначался для анализа нескольких комплексных систем реального мира, включая системы отопления и управления движением, когда состояние всей системы определяется сложным взаимодействием ее агентов. Сейчас агенты модели — это люди, которые взаимодействуют друг с другом в период активного распространения вируса.
«До этого мы работали с системами, состоящими из 2 000 агентов и, естественно, совершили прорыв, работая сейчас с 500 000. Для этого нужны огромные вычислительные мощности и, насколько мне известно, наши исследователи входят в узкий круг тех, кто может создавать такие модели», — говорит Ким Гульстранд Ларсен, имея в виду своих американских коллег, недавно опубликовавших подобное исследование в научном журнале Nature.
Датские власти очень активно интересуются разработками ученых, поэтому Ким Гульстранд Ларсен надеется, что модель будет использоваться в Датском государственном институте сывороток.
«Мы ожидаем, что агентное моделирование получит широкое применение, и также будет использоваться в будущем, например, для создания прогнозов распространения, сезонного гриппа».
Статья подготовлена по материалам сайта news-medical.
