Доклад М.А. Марченко на сессии РАН 15 декабря 2021 года

Профессор РАН, директор ФГБУН Института вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения РАН Михаил Александрович Марченко рассказал о методах прогнозирования последствий COVID-19 с точки зрения эпидемиологии, экономики и экологии.

Марченко говорил о роли математического моделирования в современной науке. Прогностическая методика учитывает статистические данные, число инфицированных людей и проводит расчет начальных условий. Михаил Александрович объяснил, как работает стохастическое моделирование. По его словам, рассматривается активное взаимодействие людей и случайные факторы их перехода между 5 группами.

Был проведен анализ результатов, сделанных на основе данных за 3 месяца пандемии. Однако в эксперименте не учитывался инкубационный период. Если в исследование ввести критерий инкубационного периода, результаты будут больше соответствовать реальным данным.

Марченко отметил, что стохастическая модель прогнозирования универсальная и ее можно применять не только для прогнозов распространения коронавирусной инфекции.

"В эту модель можно вводить гораздо больше групп, между которыми осуществляется взаимодействие, учитывать разные факторы, в частности факторы, ограничивающие инфекцию. И в силу того, что модель является экономичной и метод Монте Карло хорошо распараллеливается, можно разыгрывать большое количество сценариев и смотреть на влияние тех или иных факторов, которые применяются в борьбе с пандемией", - добавил Марченко.

Михаил Александрович считает, что более продуктивным подходом исследований является использование методов ИИ и получение знаний из первичных эпидемиологических данных. Усиление суперкомпьютерных мощностей для анализа климатических и эпидемиологических изменений выделил как одну из важнейших задач.

Презентация доклада «Новые методы статистического моделирования распространения коронавирусной инфекции» д.ф.-м.н. Марченко М.А. (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН) на Общем собрании РАН 15 декабря 2021 года: https://www.sbras.ru/ru/news/47478 [1]

Источник