Zespół naukowców stworzył narzędzie, które pozwala im analizować, jak różne działania podejmowane w różnych dzielnicach Londynu, np. zamykanie określonych sklepów czy izolowanie mieszkańców konkretnych budynków, mogą wpłynąć na rozprzestrzenianie się koronawirusa.
Od wybuchu pandemii koronawirusa naukowcy wykorzystują modelowanie matematyczne i symulacje komputerowe, żeby zidentyfikować najlepsze strategie łagodzenia skutków choroby COVID-19. Jednym z ich głównych celów jest zrozumienie, w jaki sposób koronawirus się rozprzestrzenia oraz jakie efekty można osiągnąć dzięki wdrażaniu różnych środków walki z pandemią.
Sukcesami na tym polu może pochwalić się zespół finansowanego przez UE projektu HiDALGO, który opracował narzędzie typu open source do przeprowadzania symulacji pozwalających na analizowanie skutków wprowadzania różnego rodzaju ograniczeń w dzielnicach Londynu. Dzięki niemu naukowcom udało się ustalić, że druga fala koronawirusa w Londynie jest nieunikniona (co potwierdziły wszystkie symulacje), ale powinna być dużo łagodniejsza niż pierwsza.
W komunikacie prasowym na stronie internetowej uczelni Brunel University London, partnera projektu HiDALGO, czytamy: „Twórcy modeli do narzędzia, którzy określili swoje symulacje jako »pesymistyczne«, odkryli, że wystąpienie drugiej fali koronawirusa jest bardzo prawdopodobne, niezależnie od wprowadzonych środków”.
W tym samym komunikacie dr Derek Groen, pracownik naukowy uczelni, mówi: „Dzięki naszym symulacjom władze mogą poznać lokalne efekty różnych działań, takich jak np. zamknięcie supermarketu w danej dzielnicy czy zmiana zasad dotyczących restrykcji obowiązujących w szkołach czy przedsiębiorstwach”.Aby pomóc lokalnym władzom w planowaniu restrykcji, naukowcy wykorzystali zanonimizowane dane dostarczone przez National Health Service Trust do stworzenia 80-dniowej prognozy obejmującej „bardzo szeroki zakres środków różnego rodzaju”, od zamknięcia pubów do nałożenia obowiązku izolacji na poszczególne gospodarstwa domowe. Dla kilku dzielnic Londynu, w tym Brent, Ealing, Hillingdon i Harrow, naukowcy przeprowadzili pełne symulacje, a dla innych, takich jak Westminster, Kensington, Fulham i Chelsea, podstawowe. Porównywali różne scenariusze dla każdej dzielnicy, np. scenariusz zakładający brak jakichkolwiek ograniczeń, kolejny dotyczący dłuższego okresu restrykcji oraz scenariusz przewidujący wprowadzenie „dynamicznych” ograniczeń obejmujących różne środki. Wskaźniki zakażeń zwizualizowali na mapie OpenStreetMap, „co pozwoliło twórcom modeli zobaczyć, gdzie tworzą się ogniska choroby oraz jak się zmieniają wraz z rozprzestrzenianiem się choroby wśród populacji”, jak wyjaśniono w komunikacie uczelni Brunel University London. Dr Groen zwraca uwagę na bardzo duże zróżnicowanie wyników dla poszczególnych dzielnic, dodając, że zespół „stara się lepiej zrozumieć, co jest ich przyczyną”. I dodaje: „Modele wyraźnie wskazują, że prawie we wszystkich scenariuszach druga fala jest nieunikniona, chociaż według prognoz powinna być dużo łagodniejsza niż pierwsza, ale za to może potrwać dłużej”.
Narzędzie do przeprowadzania symulacji opiera się na danych z najnowszych badań naukowych, ale naukowcy podkreślają, że każdy użytkownik może je aktualizować, np. w zakresie współczynnika zakaźności pacjentów czy liczby osób, które przestrzegają zasad dystansowania fizycznego. „Na przykład obecnie nie do końca wiadomo, ile osób nosi maseczki. Możemy zatem założyć, że jest to, powiedzmy, 20 % i przeprowadzić symulację, ale jeśli ktoś chce wprowadzić inną liczbę, może po prostu przeprowadzić więcej symulacji i za każdym razem podawać inne dane”, tłumaczy dr Groen.
Według informacji zawartych w tym samym komunikacie prasowym z narzędzia korzystają już lokalne władze w północnej części Londynu. Jak mówi dr Imran Mahmood, współautor narzędzia: „Mamy nadzieję, że inne osoby wykorzystają nasze kody do modelowania swoich lokalnych obszarów […], żeby lepiej zrozumieć, w jaki sposób COVID-19 rozprzestrzenia się w ich lokalnej społeczności”.
Trwający wciąż projekt HiDALGO (HPC and Big Data Technologies for Global Systems), dzięki któremu powstało narzędzie, jest poświęcony opracowaniu metodologii przeprowadzania symulacji przydatnych do rozwiązywania globalnych problemów z zakresu różnych dziedzin, takich jak socjologia, ekonomia, technologia i ekologia, oraz różnych wyzwań: od przepływów migracyjnych po zanieczyszczenie powietrza.
Więcej informacji:
poleca:
