В ТГУ создадут математическую модель для оценки эпидбезопасности
Магистрантка Томского государственного университета Анна Первушина работает над созданием ресурса, который будет автоматически оценивать эпидемиологическую безопасность стран и прогнозировать ситуацию. Основой нового ресурса станет математическая модель, проводящая анализ данных из открытых источников.
Официальные информационные ресурсы в условиях эпидемиологической нестабильности обновляются ежедневно или несколько раз в день и предоставляют актуальные данные о количестве заболевших коронавирусом, вакцинированных от него и выздоровевших. Вместе с тем существуют международные открытые базы с данными по другим инфекциям. Как рассказывает автор проекта, магистрант Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ Анна Первушина, математическая модель будет анализировать совокупность данных, определять степень эпидопасности на данный момент и строить прогноз на будущее.
Такой функционал модель приобретет благодаря технологиям машинного обучения. На первом этапе ее обучат на одном массиве данных, после – протестируют на другом, еще незнакомом. Как предполагается, результат современного анализа и прогноз на будущее будут представлены пользователю в виде карты с цветовым распределением зон, наглядно определяющим степень опасности.
«Планируется, что конечная версия продукта будет выполнена в виде веб-сайта, – рассказывает научный руководитель магистрантки, преподаватель ИПМКН, эксперт WorldSkills Russia в компетенции «Машинное обучение и большие данные» Ольга Марухина. – 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».
Преподаватель ИПМКН Ольга Марухина
Инструмент для оценки эпидемиологической безопасности государств станет выпускной квалицификационной работой магистрантки ИПМКН.
