СТОП COVID - Официальный сайт администрации города Снежинска
-
+
Увеличение шрифта CTRL '+' уменьшение Ctrl '-'
MKD Covid-19 Приемная

Рубрикатор

Новости

СТОП COVID

 Результаты научной работы аспирантов СФТИ НИЯУ МИФИ представлены в рамках новой секции ЗНЧ-2021 «Использование физико-математических технологий для решения фундаментальных медицинских задач».

Вспыхнувшая в 2020 году пандемия заболевания COVID-2019 поставила перед многими странами серьезные задачи, особое место среди которых заняла задача по прогнозированию развития ситуации и составление плана превентивных мероприятий с целью недопущения наиболее неблагоприятного сценария. Значительную роль в этом играют математические модели, использующие как накопленный массив данных, так и данные, постоянно получаемые на основе анализа большого количества источников информации. 

В настоящее время разработано несколько математических моделей эпидемии COVID-2019. Перспективная модель, созданная коллективом отечественных ученых из ФГУП «РФЯЦ-ВНИИТФ» (Снежинск) под руководством академика Г.Н.Рыкованова, получила развитие с участием специалистов Национального медицинского исследовательского центра фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний Министерства здравоохранения РФ и Национального исследовательского центра эпидемиологии и микробиологии имени Н.Ф.Гамалеи Министерства здравоохранения РФ (Москва). 

Непосредственное участие в ведущейся в этом направлении работе в составе большого коллектива ученых и исследователей принимают аспиранты СФТИ НИЯУ МИФИ А.М.Дерябин и Н.А.Теплых.

При их непосредственном участии проведена работа и подготовлены доклады в рамках XV международной конференции «Забабахинские научные чтения» на тему «Агентная модель развития эпидемии COVID-19» и «Учет перемещения населения в агентной модели развития эпидемии вирусной инфекции».

«Моя роль в группе, занимающейся обработкой данных, состоит в проведении основных расчетов, - поясняет аспирант, сотрудник НТО-2 РФЯЦ-ВНИИТФ Александр Михайлович Дерябин. - Задача – посмотреть, как вирус будет развиваться в конкретном городе или стране, при разных обстоятельствах. Прогноз можно сделать, как на реальную статистику, так и с изменениями от влияния факторов, например, при закрытии школ, применении административных мер и т.д.».

«Разработка методов, моделей распространения – Сашина задача, мы подключены к этому проекту с точки зрения автоматического поиска и сбора информации, - продолжает аспирант, молодой преподаватель, сотрудник РФЯЦ-ВНИИТФ Никита Александрович Теплых. - Данных для модели нужно очень много, и, к сожалению, в России нет таких источников данных (в противоположность США), где их можно было бы легко брать. Необходимо разрабатывать алгоритм, который собирает данные по статистике, например, в регионе. Искать можно везде: в официальных новостях, информации Роспотребнадзора, надо автоматически находить другие источники, просматривать и анализировать их». Сначала исследователи сами выделяют нужные ключевые слова, ссылки, потом собранные данные используют для обучения нейронной сети, или как сейчас модно говорить, искусственного интеллекта, задача которого - автоматизировать процессы сбора, мониторинга, обработки и визуализации данных, полученных из открытой сети Интернет. Результаты работы в этой части представлены в докладе «Платформа для автоматизации сбора информации из открытых источников» (авторы - А.Л.Карманов, В.В.Власов, Н.А.Теплых, В.Н.Первиненко, РФЯЦ-ВНИИТФ, Снежинск).

На вопрос, найдется ли место человеку в системе, которая сама и собирает данные, и обрабатывает их, а затем выносит рекомендации, молодой ученый сетует, что «пока без человека нельзя, но стремимся, чтобы не был нужен!».

Действительно, задач для человека пока еще очень много, например, появление нового штамма вируса потребовало незамедлительного изменения программы.

01-10-2021