Covid-19’un patlak vermesinden aylar sonra, pandemi dünya için büyük sorunlar teşkil ediyor. Görünürde tıbbi bir çözüm olmadığından, farmasötik olmayan, politik sınırlama önlemleri, virüsün yayılmasını sınırlamak için mevcut tek seçenek olmaya devam ediyor. Mart 2020’de Avrupa’da kapsamlı önlemler alındı. Virüsün yayılmasıyla mücadelede iyi sonuçlar göstermiş olsalar da toplum ve ekonomi üzerindeki büyük yükleri, yeni yayılma dalgalarının önlenmesi durumunda tekrar tekrar alınamayacakları anlamına geliyor.
Pandemiler sırasında tıp, epidemiyoloji, viroloji veya biyoloji uzmanlarının kararı özellikle önemlidir. Ancak matematik ve bilgisayar bilimi alanlarından sayısal simülasyon konusunda deneyimli uzmanlar da önemli bir katkı sağlayabilir. Alman Havacılık ve Uzay Merkezi (DLR) ve Helmholtz Enfeksiyon Araştırma Merkezi (HZI) şu anda, temas yasakları ve okulların kapatılması gibi koruyucu önlemlerin Corona’nın gelişimi üzerindeki etkisini ölçen bir çevrimiçi simülasyon aracını içerecek bir yazılım paketi geliştiriyor. enfeksiyon sayıları birkaç ay boyunca simüle edilebilir. Aracın geliştirilmesi DLR tarafından finanse edilmektedir.
Bulaşıcı bir hastalığın yayılmasını simüle etmek için son derece karmaşık modeller artık manuel olarak veya basit bir dizüstü bilgisayarda hesaplanamaz. Bu tür hesaplama açısından yoğun işlemler yalnızca yüksek performanslı bilgisayarlar veya yüksek performanslı bilgi işlem veya kısaca HPC ile mümkündür. DLR Yazılım Teknolojisi Enstitüsü’nden bir ekip, HZI’deki Sistem İmmünolojisi bölümü ile birlikte enfeksiyon seyrinin mekansal ve demografik olarak yüksek çözünürlüklü modelleri üzerinde çalışıyor. Köln’deki DLR’den HPC uzmanı Dr. Martin Kühn, “Araç ne kadar karmaşık olursa olsun, kullanımı kolay ve sezgisel olmalıdır” diyor. “İlgili sıradan kişilerden siyasi karar vericilere kadar, çevrimiçi simülatör, insanların pandeminin gelişimini daha iyi anlamalarına ve karşı önlemleri değerlendirmelerine yardımcı olmayı amaçlıyor.”
Politikacılar ve vatandaşlar için bir araç
Şu anda bilinen epidemiyolojik simülasyon araçları iki kategoriye ayrılabilir: Biri sağlık sistemindeki bilim adamlarını ve uzmanları hedefliyor. Kullanımları, buna uygun olarak iyi temellendirilmiş temel bilgileri gerektirir. Ancak siyasette veya tıpta hızlı karar vermesi gereken herkes, temas yasağı veya sokağa çıkma yasağı gibi sönümleme parametrelerini elde etmek için önce kapsamlı araştırma yapamaz. Diğer araçlar daha çok öğretimde kullanılmak üzere tasarlanmıştır veya tamamen pedagojik kullanımlara sahiptir. Genellikle basitleştirilirler veya ayar seçenekleri yoktur. Siyasi kararların temeli olamazlar.
DLR tarafından HZI ile birlikte geliştirilen çevrimiçi araç, güncel verilerle sağlam temellere dayanan matematiksel modellere dayanacak ancak aynı zamanda uzman bilgisi olmayan kullanıcılar için anlaşılır bir arayüz sunacak.
Enfeksiyon zincirlerinin matematiksel modellemesi
Mevcut korona pandemisi gibi hastalıkların seyrine ilişkin simülasyonların temeli, hem sözde diferansiyel denklem tabanlı hem de etmen tabanlı modeller olabilir. Her iki yaklaşım da HZI’de epidemiyolojik modellerde izleniyor ve işbirliğinin bir parçası olarak genişletiliyor. Her iki modelde de, bireylerin veya insan gruplarının bir hastalık bulaşması öncesinde, sırasında veya sonrasında yaşadıkları durumlar tanımlanır. İlgili model tarafından uygulanan “enfekte”, “taşıyıcı durumu”, “hastaneye yatış”, “sağlıklı” veya “bağışıklık” durumları olabilir. Mümkün olduğu kadar yaşa uygun ve büyük miktarda veriye dayalı parametreleri tahmin etmenin yanı sıra, uzamsal çözünürlük yararlı ve önemlidir.
DLR ve HZI’den araştırmacılar, modelleri coğrafi heterojenliğe genişletiyor. Bu şekilde, her şehir veya bölge için değişkenler matematiksel olarak tanımlanabilir ve bu coğrafi bölgeler arasındaki “hareketliliği” hesaba katan bir matrisle genişletilebilir. Hareketlilik – örneğin iki şehir arasındaki yolculuk – zamanın bir fonksiyonu olarak modellenebilir. Karantinaların veya temas yasaklarının enfeksiyon sayısı üzerindeki etkileri simüle edilebilir ve karnaval gibi olayların neden olduğu artan “hareketlilik” de modellenebilir. Bu yöntemle, bireysel şehirlerin veya ilçelerin gelişmeleri özel olarak simüle edilebilir. Yerel “aşırı yayılma olaylarının” olası etkileri mümkün olduğu kadar erken fark edilmeli ve hastalığın yerel alevlenmenin ötesinde yayılması zamanında önlenmelidir. HZI’den Dr. Sebastian Binder, “DLR ile işbirliği içinde, mekansal dağılım ve enfeksiyon zincirinin ayrıntı düzeyi açısından modellerimizin çözünürlüğünü yeni bir düzeye getirebiliriz” diyor. “Burada, özellikle salgınların ağırlıklı olarak yerel olduğu bir durumda, daha güvenilir tahminler için gerçek bir fırsat yatıyor.”
Makine öğrenimi ve yüksek performanslı bilgi işlem – büyük miktarda veriyi analiz ederek çok sayıda karmaşık soruyu yanıtlar
Almanya’da toplanan veriler şehir ve ilçe düzeyine ayrılabilir. Demografik veriler de dahildir. Örneğin, Robert Koch Enstitüsü altı ve daha fazla yaş grubunu kaydediyor. Risk gruplarının ayrıntılı bir kaydı ve özel olayların entegrasyonu – örneğin taraflar gibi “çok yayılan olaylar” – karmaşıklığı daha da artırır. Ek olarak, anlamlı bir analiz ancak kursun birkaç ay boyunca simüle edilmesi durumunda gerçekleştirilebilir. Zaman, en azından günlük olarak ve yerlerin birbirine bağlılığı, yani insanların şehir sınırlarının ötesindeki hareketlilik davranışları dikkate alınarak çözümlenmelidir.
DLR Yazılım Teknolojisi Enstitüsü’ndeki Yüksek Performanslı Bilgi İşlem (HPC) departmanı, bu tür karmaşık model sistemleri simüle ederken ortaya çıkan büyük miktarda veriyle ilgilenme konusunda uzman uzmanlığa sahiptir. Bulaşıcı hastalıkların yayılmasına ilişkin kesin tahminler ancak büyük miktarda bilgi, büyük veri kümeleri biçimindeki modellere entegre edildiğinde elde edilebilir. Bu, HPC kaynakları (donanım) ve uzmanların anabilgisayarların verimli kullanımındaki deneyimleri sayesinde mümkün olur. Simülasyonlardan elde edilen veriler daha sonra makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilir. Bunlar da, kullanıcıları gelecek için faydalı tahminler elde etmede destekler.
HZI, bulaşıcı hastalıkları ve immün reaksiyonları diferansiyel denklemlerle, özellikle ajan tabanlı modellemede uzun yıllara dayanan bir deneyime sahiptir. Matematiksel açıklamanın ve buna dayalı simülasyonların geliştirilmesine ek olarak, modellerin kalibrasyonu da bölümün merkezi bir görevi ve temel yetkinliğidir. İşbirliği sayesinde DLR ve HZI, enfeksiyon süreçlerinin yeni bir analiz ve tahmin düzeyine ulaşmak için yeteneklerini tamamlıyor.
DLR Yazılım Teknolojisi Enstitüsü’nün web sitesinde, “Korona’ya karşı HPC” araştırma projesi hakkında daha fazla ve sürekli güncellenen bilgiler bulacaksınız.
Pandemiler sırasında tıp, epidemiyoloji, viroloji veya biyoloji uzmanlarının kararı özellikle önemlidir. Ancak matematik ve bilgisayar bilimi alanlarından sayısal simülasyon konusunda deneyimli uzmanlar da önemli bir katkı sağlayabilir. Alman Havacılık ve Uzay Merkezi (DLR) ve Helmholtz Enfeksiyon Araştırma Merkezi (HZI) şu anda, temas yasakları ve okulların kapatılması gibi koruyucu önlemlerin Corona’nın gelişimi üzerindeki etkisini ölçen bir çevrimiçi simülasyon aracını içerecek bir yazılım paketi geliştiriyor. enfeksiyon sayıları birkaç ay boyunca simüle edilebilir. Aracın geliştirilmesi DLR tarafından finanse edilmektedir.
Bulaşıcı bir hastalığın yayılmasını simüle etmek için son derece karmaşık modeller artık manuel olarak veya basit bir dizüstü bilgisayarda hesaplanamaz. Bu tür hesaplama açısından yoğun işlemler yalnızca yüksek performanslı bilgisayarlar veya yüksek performanslı bilgi işlem veya kısaca HPC ile mümkündür. DLR Yazılım Teknolojisi Enstitüsü’nden bir ekip, HZI’deki Sistem İmmünolojisi bölümü ile birlikte enfeksiyon seyrinin mekansal ve demografik olarak yüksek çözünürlüklü modelleri üzerinde çalışıyor. Köln’deki DLR’den HPC uzmanı Dr. Martin Kühn, “Araç ne kadar karmaşık olursa olsun, kullanımı kolay ve sezgisel olmalıdır” diyor. “İlgili sıradan kişilerden siyasi karar vericilere kadar, çevrimiçi simülatör, insanların pandeminin gelişimini daha iyi anlamalarına ve karşı önlemleri değerlendirmelerine yardımcı olmayı amaçlıyor.”
Politikacılar ve vatandaşlar için bir araç
Şu anda bilinen epidemiyolojik simülasyon araçları iki kategoriye ayrılabilir: Biri sağlık sistemindeki bilim adamlarını ve uzmanları hedefliyor. Kullanımları, buna uygun olarak iyi temellendirilmiş temel bilgileri gerektirir. Ancak siyasette veya tıpta hızlı karar vermesi gereken herkes, temas yasağı veya sokağa çıkma yasağı gibi sönümleme parametrelerini elde etmek için önce kapsamlı araştırma yapamaz. Diğer araçlar daha çok öğretimde kullanılmak üzere tasarlanmıştır veya tamamen pedagojik kullanımlara sahiptir. Genellikle basitleştirilirler veya ayar seçenekleri yoktur. Siyasi kararların temeli olamazlar.
DLR tarafından HZI ile birlikte geliştirilen çevrimiçi araç, güncel verilerle sağlam temellere dayanan matematiksel modellere dayanacak ancak aynı zamanda uzman bilgisi olmayan kullanıcılar için anlaşılır bir arayüz sunacak.
Enfeksiyon zincirlerinin matematiksel modellemesi
Mevcut korona pandemisi gibi hastalıkların seyrine ilişkin simülasyonların temeli, hem sözde diferansiyel denklem tabanlı hem de etmen tabanlı modeller olabilir. Her iki yaklaşım da HZI’de epidemiyolojik modellerde izleniyor ve işbirliğinin bir parçası olarak genişletiliyor. Her iki modelde de, bireylerin veya insan gruplarının bir hastalık bulaşması öncesinde, sırasında veya sonrasında yaşadıkları durumlar tanımlanır. İlgili model tarafından uygulanan “enfekte”, “taşıyıcı durumu”, “hastaneye yatış”, “sağlıklı” veya “bağışıklık” durumları olabilir. Mümkün olduğu kadar yaşa uygun ve büyük miktarda veriye dayalı parametreleri tahmin etmenin yanı sıra, uzamsal çözünürlük yararlı ve önemlidir.
DLR ve HZI’den araştırmacılar, modelleri coğrafi heterojenliğe genişletiyor. Bu şekilde, her şehir veya bölge için değişkenler matematiksel olarak tanımlanabilir ve bu coğrafi bölgeler arasındaki “hareketliliği” hesaba katan bir matrisle genişletilebilir. Hareketlilik – örneğin iki şehir arasındaki yolculuk – zamanın bir fonksiyonu olarak modellenebilir. Karantinaların veya temas yasaklarının enfeksiyon sayısı üzerindeki etkileri simüle edilebilir ve karnaval gibi olayların neden olduğu artan “hareketlilik” de modellenebilir. Bu yöntemle, bireysel şehirlerin veya ilçelerin gelişmeleri özel olarak simüle edilebilir. Yerel “aşırı yayılma olaylarının” olası etkileri mümkün olduğu kadar erken fark edilmeli ve hastalığın yerel alevlenmenin ötesinde yayılması zamanında önlenmelidir. HZI’den Dr. Sebastian Binder, “DLR ile işbirliği içinde, mekansal dağılım ve enfeksiyon zincirinin ayrıntı düzeyi açısından modellerimizin çözünürlüğünü yeni bir düzeye getirebiliriz” diyor. “Burada, özellikle salgınların ağırlıklı olarak yerel olduğu bir durumda, daha güvenilir tahminler için gerçek bir fırsat yatıyor.”
Makine öğrenimi ve yüksek performanslı bilgi işlem – büyük miktarda veriyi analiz ederek çok sayıda karmaşık soruyu yanıtlar
Almanya’da toplanan veriler şehir ve ilçe düzeyine ayrılabilir. Demografik veriler de dahildir. Örneğin, Robert Koch Enstitüsü altı ve daha fazla yaş grubunu kaydediyor. Risk gruplarının ayrıntılı bir kaydı ve özel olayların entegrasyonu – örneğin taraflar gibi “çok yayılan olaylar” – karmaşıklığı daha da artırır. Ek olarak, anlamlı bir analiz ancak kursun birkaç ay boyunca simüle edilmesi durumunda gerçekleştirilebilir. Zaman, en azından günlük olarak ve yerlerin birbirine bağlılığı, yani insanların şehir sınırlarının ötesindeki hareketlilik davranışları dikkate alınarak çözümlenmelidir.
DLR Yazılım Teknolojisi Enstitüsü’ndeki Yüksek Performanslı Bilgi İşlem (HPC) departmanı, bu tür karmaşık model sistemleri simüle ederken ortaya çıkan büyük miktarda veriyle ilgilenme konusunda uzman uzmanlığa sahiptir. Bulaşıcı hastalıkların yayılmasına ilişkin kesin tahminler ancak büyük miktarda bilgi, büyük veri kümeleri biçimindeki modellere entegre edildiğinde elde edilebilir. Bu, HPC kaynakları (donanım) ve uzmanların anabilgisayarların verimli kullanımındaki deneyimleri sayesinde mümkün olur. Simülasyonlardan elde edilen veriler daha sonra makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilir. Bunlar da, kullanıcıları gelecek için faydalı tahminler elde etmede destekler.
HZI, bulaşıcı hastalıkları ve immün reaksiyonları diferansiyel denklemlerle, özellikle ajan tabanlı modellemede uzun yıllara dayanan bir deneyime sahiptir. Matematiksel açıklamanın ve buna dayalı simülasyonların geliştirilmesine ek olarak, modellerin kalibrasyonu da bölümün merkezi bir görevi ve temel yetkinliğidir. İşbirliği sayesinde DLR ve HZI, enfeksiyon süreçlerinin yeni bir analiz ve tahmin düzeyine ulaşmak için yeteneklerini tamamlıyor.
DLR Yazılım Teknolojisi Enstitüsü’nün web sitesinde, “Korona’ya karşı HPC” araştırma projesi hakkında daha fazla ve sürekli güncellenen bilgiler bulacaksınız.