• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
02.02.2022, 10:48
ТГУ
2
929

Математики ТГУ создадут алгоритмы для раннего выявления эпидемий

❋ 4.6

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.

Математики ТГУ создадут алгоритмы для раннего выявления эпидемий / ©Getty images / Автор: Владимир Богданов

«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».

Доцент ММФ ТГУ Евгений Пчелинцев / ©Пресс-служба ТГУ

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. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Национальный исследовательский Томский государственный университет (ТГУ) — первый российский университет на территории Русской Азии (фактически первый российский университет восточнее берегов Волги), один из 29 национальных исследовательских университетов.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
17 февраля, 10:00
ФизТех

Ученые из Института космических исследований РАН и МФТИ раскрыли химический механизм, объясняющий появление молекул воды на поверхностях астероидов.

17 февраля, 15:30
МГППУ

Пластичность мозга — его способность перестраиваться под влиянием приходящей информации. Это свойство необходимо для обучения и адаптации. Пластичность особенно высока в детском и юношеском возрасте, она помогает быстро выучить иностранный язык и освоить сложные моторные навыки (например, фигурное катание). Ресурс пластичности есть и у пожилых людей — благодаря альтернативным нейронным сетям они восстанавливаются после травмы или инсульта. Как выясняется, высокая пластичность это не всегда хорошо. Нарушение тонкого баланса между пластичностью и стабильностью может вести к неприятным последствиям, таким как хроническая боль, тиннитус (звон в ушах) и фобии.

17 февраля, 09:30
СПбГУ

Исследователи Санкт-Петербургского государственного университета разработали эффективный способ обнаружения в крови важнейшего биомаркера иммунитета — неоптерина — с помощью нанотехнологий и лазера.

12 февраля, 07:52
Адель Романова

Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.

12 февраля, 11:41
Александр Березин

На наземные растения, в основном деревья, приходится 80 процентов всей биомассы Земли, 450 миллиардов тонн сухого углерода и более двух триллионов тонн «живого веса». Поэтому идея сажать новые леса для связывания СО2 из атмосферы долго казалась логичной. Новые данные показали, что реальность заметно сложнее.

12 февраля, 08:19
Полина Меньшова

«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.

12 февраля, 07:52
Адель Романова

Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.

28 января, 10:50
Игорь Байдов

Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.

26 января, 14:26
Александр Березин

Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.

[miniorange_social_login]

Комментарии

2 Комментария
-
0
+
Отрица́тельное число́ — элемент множества отрицательных чисел, которое (вместе с нулём) появилось в математике при расширении множества натуральных чисел[1]. Основной целью расширения было желание сделать вычитание такой же полноценной операцией, как сложение. В рамках натуральных чисел (1,2 3....) можно вычесть только меньшее число из большего, а переместительный закон не включает вычитание — например, выражение 3+4-5 допустимо, а выражение с переставленными операндами 3-5+4 недопустимо. WikiНе используйте отрицательную математику пока не исправят ошибки.Парадокс (-3)×(-3)= 9 (????) -3+(-3)= -6 3+3=6 3×3 =9 действия оба +,× дают увеличение или уменьшение результата из-за полож. или отриц. чисел, тогда д.б. (-3)+(-3)= -6 -1×(3×3)= -9 вынесем знак за скобку, тогда -3×-3=9 неправильное решение примераУмножать на отрицательное число нет смысла т.к. надо взять число -3 три раза ( а не -3 раза) -3×3 =-9 это правильно, умножать на отрицат. число бред.Нет отрицательных степеней,т.к. возведение в степень это краткая запись умножения. 3+3+3+3=12 3×4=12 3**4=81(-3)+(-3)+(-3)+(-3)=-12 ( -3)×4= -12 (-3)**4= -81 5**0= 0 а не 1 как в таблице !!!!! 5**1=5 9**(-2) = 1/(9**2) = 1/9×1/9 запись парадокс нельзя взять положит число -2 раза т.к. не существует отриц.степени. Отрица́тельное число́ — элемент множества отрицательных чисел, которое (вместе с нулём) появилось в математике при расширении множества натуральных чисел[1]. Основной целью расширения было желание сделать вычитание такой же полноценной операцией, как сложение. В рамках натуральных чисел (1,2 3....) можно вычесть только меньшее число из большего, а переместительный закон не включает вычитание — например, выражение 3+4-5 допустимо, а выражение с переставленными операндами 3-5+4 недопустимо. WikiНе используйте отрицательную математику пока не исправят ошибки.Парадокс (-3)×(-3)= 9 (????) -3+(-3)= -6 3+3=6 3×3 =9 действия оба +,× дают увеличение или уменьшение результата из-за полож. или отриц. чисел, тогда д.б. (-3)+(-3)= -6 -1×(3×3)= -9 вынесем знак за скобку, тогда -3×-3=9 неправильное решение примераУмножать на отрицательное число нет смысла т.к. надо взять число -3 три раза ( а не -3 раза) -3×3 =-9 это правильно, умножать на отрицат. число бред.Нет отрицательных степеней,т.к. возведение в степень это краткая запись умножения. 3+3+3+3=12 3×4=12 3**4=81(-3)+(-3)+(-3)+(-3)=-12 ( -3)×4= -12 (-3)**4= -81 5**0= 0 а не 1 как в таблице !!!!! 5**1=5 9**(-2) = 1/(9**2) = 1/9×1/9 запись парадокс нельзя взять положит число -2 раза т.к. не существует отриц.степени, степень числа означает сколько надо число взять раз , д.б.1/(9**2)=1/9×1/9
Шпилькин, как "Лидия Сергеевна умрёт от зависти! – Ну ясно, помрет."
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно