Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Математики ТГУ создадут алгоритмы для раннего выявления эпидемий
Ученые ММФ ТГУ в рамках проекта, поддержанного РНФ, разрабатывают математические методы анализа и противодействия распространению эпидемий, включая Covid-19. Исследователи создают новые эффективные высокоскоростные методы обработки информации для статистического анализа в эпидемиологических моделях. Новые алгоритмы позволят обеспечить оперативное принятие управленческих решений, необходимых для локализации эпидемий, снижения социальных рисков и экономических потерь.
«В настоящее время момент начала эпидемии определяется, исходя из пересечения эпидпорогов по тому или иному заболеванию, – говорит один из исполнителей проекта, доцент ММФ ТГУ Евгений Пчелинцев. – Несовершенство этого подхода заключается в том, что раннее начало эпидемии с его помощью отследить невозможно. Бывает, что порог формально не превышен, а эпидемия уже началась.
Далее нарастание количества заболевших идет «по экспоненте» и сдерживающие меры, например, в виде карантина, уже не дают того эффекта, как при раннем выявлении эпидемии. С подобной ситуацией, к примеру, в начале пандемии столкнулась Италия. Своевременное принятие мер могло бы значительно снизить социальные и экономические потери».
Разрабатываемые алгоритмы будут анализировать информацию из медицинских баз. Главным фактором для отслеживания станет изменение вероятностной природы исследуемых статистических данных. Это позволит улавливать моменты, не заметные для человека, в которые происходит изменение распределения данных, их структуры и так далее.
«Вероятностно-статистические методы будут оценивать динамику разных характеристик, и то, насколько сильно они изменились в вероятностном смысле, – говорит Евгений Пчелинцев. – Если изменение одного показателя значимо, либо поменялась совокупность, соответствующий алгоритм подаст сигнал тревоги, за которым должны последовать организационные решения. Какими они будут, решают контролирующие организации».
Как отмечает ученый ТГУ, использование разработанных адаптивных и робастных методов в практическом эпиданализе поможет на порядок улучшить надежность и качество статистических выводов. Согласно ТЗ проекта, точность работы модели должна составлять не менее 95 процентов. Добавим, что созданные алгоритмы будут работать как для ранее известных инфекций, так и новых заболеваний. Наряду с определением момента начала эпидемии математические методы анализа, созданные в ТГУ, позволят оценивать эффективность используемых мер и принимать решение об их ослаблении либо ужесточении.
Алгоритмы будут реализованы в виде программного продукта, который смогут использовать Роспотребнадзор и другие органы контроля и исполнительной власти, принимающие решения о защитных мерах по снижению социальных потерь в период эпидемий.
В реализации проекта наряду с основной группой, состоящей из сотрудников ММФ ТГУ, будут задействованы и другие специалисты, имеющие опыт в решении подобных задач, в том числе представители исследовательских групп лаборатории математики Рафаэля Салема (LMRS, Université de Rouen Normandie, Rouen, France), лаборатории математики и информатики Руанского института прикладных наук (LMI, INSA Rouen, France), лаборатории биологических исследований Гаврского университета (SEBIO, Université du Havre, Le Havre, France) и федерального научного центра гигиены имени Ф.Ф. Эрисмана (Роспотребнадзор). Исследования, поддержанные РНФ, проводятся под руководством профессора Руанского университета, ученого ММФ ТГУ Сергея Пергаменщикова.
Реализация данного проекта будет способствовать решению одной из приоритетных задач СНТР – противодействию техногенным, биогенным, социокультурным угрозам, терроризму и идеологическому экстремизму, а также киберугрозам и иным источникам опасности для общества, экономики и государства.
Telegram 
Дзен 
VK От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
Ученые уверены, что покрытая водяным льдом юпитерианская луна Европа скрывает внутри себя глобальный океан, но сомневаются в его жизнепригодности. В недавнем исследовании они попытались оценить степень активности в недрах спутника и пришли к неутешительному выводу: тектоника там вряд ли способна обеспечить обогащение воды минералами.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно