Модель прогноза эпидемий петербургских ученых подтвердила свою эффективность
Ученые СПбГУ подтвердили эффективность созданной ими ранее математической модели прогнозирования развития эпидемий. Основой анализа стали ретроспективные данные пандемии коронавируса в Москве и Санкт-Петербурге в 2020-2021 году. Вероятность ошибки модели не превысила одного процента.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале «Вопросы вирусологии». В 2021–2022 годах коллектив ученых Центра аналитики динамических процессов и систем СПбГУ разработал новый подход к исследованию динамических систем притока и оттока со стохастическими параметрами и новую методологию прогнозирования динамики таких систем. С помощью своей разработки Математики Университета смогли определить новые пики роста заболеваемости пандемии коронавируса и ключевые показатели распространения заболевания.
В основу системы легла гипотеза о природном характере влияния многочисленных факторов на динамику заболеваемости и распространения эпидемии. Поэтому в качестве математической модели математики СПбГУ использовали динамическую игру против природы. Оказалось, что динамика распространения новых вирусов, как и динамика роста численности населения отдельных стран или всей планеты, может быть описана с помощью модели со стохастическими, то есть случайными, параметрами. Такой подход позволил несколько раз с высокой точностью спрогнозировать рост числа заболевших в Санкт-Петербурге.
Разработка математиков СПбГУ верно спрогнозировала динамику количества заболеваемости в пик пандемии. Об этом Виктор Захаров рассказывал в интервью. Уже после первого месяца наблюдений модель с высокой точностью прогнозировала общее количество заболевших на ближайшие три-четыре недели. Позднее математики модифицировали свою разработку, адаптировав ее для прогноза любых эпидемий.
Математические модели динамических систем постоянно нуждаются в обновлении, принимая в расчет все больше факторов. Для подтверждения эффективности и работоспособности модели, ученые провели ретроспективный анализ и составили прогноз распространения вирусов в реальном времени, на примере Covid-19 в Санкт-Петербурге и в Москве в пик пандемии.
«Представленные в работе ретроспективные двухнедельные прогнозы общего количества заболевших и количества активных случаев Covid-19 продемонстрировали достаточно высокую точность как в Москве, так и в Санкт-Петербурге. Ошибка MAPE (mean absolute percentage error) общего количества заболевших на пиках заболеваемости, как правило, не превышала одного процента, что можно считать хорошим и достоверным результатом с точки зрения прогнозирования», — сказал научный руководитель Центра аналитики динамических процессов и систем, профессор СПбГУ Виктор Захаров.
В рамках своего исследования ученые Университета сравнили прогнозные и фактические показатели о количестве новых случаев заражения коронавирусом, общее количество заболевших и их динамику на фоне появления новых штаммов Covid-19 для Москвы и Санкт-Петербурга. Так, данные прогнозов, составленных до апреля 2020 года, имели отклонение от фактических в среднем до 20 процентов. Тогда как к началу мая 2020 года, когда модель обучилась на данных марта-апреля, ошибки уже в среднем не превышали одного процента.
Таким образом, исследование показало, что созданная математиками Санкт-Петербургского университета модель по своим показателям превосходит существовавшие ранее аналоги SIR и ARIMA. Следует отметить, что данные модели до недавнего времени были основными прогностическими инструментами, на которые могли опирать органы государственной власти. В СПбГУ же предложили более точную альтернативу.
Следует отметить, что проект разработки модели прогнозирования эпидемий был поддержан грантом Санкт‑Петербургского научного фонда, созданного в 2021 году по поручению губернатора Александра Беглова.
Telegram 
Дзен 
VK Качественное дошкольное образование закладывает прочный фундамент успехов на долгие годы вперёд — вплоть до выпускного класса. Двадцатилетнее исследование показало, что дети, которые в возрасте четырех лет перед поступлением в школу посещали бесплатные государственные подготовительные классы, учатся существенно лучше сверстников, посещавших обычные детские сады с упором на простой присмотр или оставшихся на домашнем воспитании.
Международная исследовательская группа с участием профессора Центра инженерных систем и наук Сколтеха Александра Корсунского впервые в мире провела прямое измерение механических напряжений в зоне контакта между алмазным индентором и сложным наноструктурированным покрытием с разрешением менее 80 нанометров. Используя синхротронную рентгеновскую нанодифракцию на синхротроне ESRF в Гренобле, ученые показали, что многослойное покрытие из керамического ZrN с прослойками аморфного сплава ZrCu на 30% эффективнее рассеивает упругую энергию по сравнению с монолитным аналогом, предотвращая распространение трещин. Результаты дают инженерам прямые количественные критерии для проектирования защитных покрытий нового поколения.
В работе летчика-испытателя возникают тысячи нештатных ситуаций. У пилота нет времени на раздумья, действовать нужно очень быстро. Со временем у пилотов появляется так называемая летная интуиция. Однако испытатель Су-57, герой России Сергей Богдан не исключил, что со временем летную интуицию сможет заменить искусственный интеллект.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Эксперимент физиков из ЦЕРН позволил рассмотреть поведение глюонов внутри атомных ядер с беспрецедентной точностью. При сверхвысоких плотностях эти элементарные частицы переставали размножаться и начинали объединяться. Это помогло найти подтверждение теории «глюонного насыщения», а не принятого «ядерного затенения» для определенного диапазона сверхвысоких энергий.
Со стороны профессия летчика-испытателя часто выглядит как череда опасных полетов, требующих бесстрашия и способности мгновенно импровизировать. В действительности ее основу составляют методика, дисциплина, технические знания и умение честно рассказать о каждой особенности машины. Его задача — не просто поднять самолет в воздух, но и понять, насколько точно он выполняет команды, предсказуемо ли ведет себя на сложных режимах и какие изменения необходимо внести в конструкцию или систему управления.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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