ТОМСК, 10 фев – РИА Томск, Анна Глушенкова. Математическая модель, которая разрабатывается в Томском госуниверситете (ТГУ), сможет на основе анализа данных открытых источников составлять прогноз эпидемиологической ситуации на ближайшие несколько месяцев в разных странах; эта информация будет выкладываться на сайт, где ей смогут воспользоваться турагентства или люди, собирающиеся в путешествия, сообщает в четверг пресс-служба вуза.
Уточняется, что над созданием ресурса, который будет автоматически оценивать эпидемиологическую безопасность стран и прогнозировать ситуацию на ближайшие месяцы, работает магистрантка Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ Анна Первушина под руководством доцента Ольги Марухиной.
"Сейчас довольно много официальных информационных ресурсов, которые обновляются ежедневно либо несколько раз в день. В частности, доступны данные о количестве заболевших, вакцинированных, выздоровевших и прочее. Вместе с тем есть международные открытые базы с данными по другим инфекциям. Математическая модель будет анализировать совокупность данных", – цитируется в сообщении Первушина.
Добавляется, что этот функционал математическая модель сможет приобрести благодаря применению технологий машинного обучения. На первом этапе ее обучат на одном массиве данных, затем протестируют "усвоение материала" на тех данных, с которыми модель еще не знакома.
Планируется, что конечная версия продукта будет выполнена в виде веб-сайта, на котором результат анализа на данный момент и прогноз на будущее будут выдаваться пользователю в виде карты с цветовым распределением зон, наглядно определяющим степень опасности.
"Новый ресурс будет выступать как система помощи в принятии решений, на которую смогут опираться турагентства и граждане, планирующие поездки за границу либо проведение каких-то мероприятий. Сайт будет выступать как дополнительный источник информации, но в каждом случае решение остается за тем, кто его принимает", – приводятся в сообщении слова Марухиной.
Ранее сообщалось, что ученые ТГУ разрабатывают еще один похожий математический алгоритм. Он позволят оперативно выявлять эпидемии и принимать решения по снижению социальных рисков и экономических потерь. Проект поддержан Российским научным фондом (РНФ).
