Заседание семинара "Высокопроизводительные вычисления" 28.10.2021 в 11-00. "Математическое моделирование пандемии COVID-19: большие данные и высокопроизводительные вычисления", Криворотько Ольга Игоревна

В докладе анализируются две математические модели распространения COVID-19: агентно-ориентированная модель и модель камерного типа SEIR-HCD. Модели характеризуются своими параметрами, которые индивидуальны для конкретного региона и штамма вируса, постоянно обновляются и имеют большой статистический разброс. Особенности моделирования распространения COVID-19 связаны с необходимостью:
- постоянного решения больших обратных задач, а именно задач идентификации параметров моделей по некоторой дополнительной информации о процессе распространения заболевания;
- обрабатывать эпидемиологические данные (количество протестированных, выявленных, умерших и т.д.), которые являются неточными, неполными и постоянно меняются в зависимости от смены подсчета статистики;
- выбора математической модели из их многообразия в зависимости от временного интервала и интересующим показателям;
- использования разнообразных методов, начиная с классических (квазиньютоновские, оптимизации, тензорной алгебры) и заканчивая природоподобными алгоритмами (методы дифференциальной эволюции, роя частиц), байесовскими подходами и другими методами искусственного интеллекта (нейронные сети).
В качестве примера приведены результаты моделирования и сценарии развития распространения COVID-19 в Новосибирской области, полученные с использованием ресурсов ССКЦ СО РАН.