Ученые Приангарья предложили методы математического моделирования, позволяющие с высокой точностью описывать динамику распространения - Covid19, ВИЧ и малярии. Основу методики составляют системы нелинейных дифференциальных уравнений c параметрами. Разработка стала итогом совместных исследований сотрудников ИРНИТУ и Института систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН. 

Как сообщалось ранее, в минувшем году авторы выиграли грант Ученого совета ИРНИТУ на создание Научной школы совместно с РАН, реализуемой лабораторией промышленной математики Байкальского института БРИКС. Один из ключевых проектов получил название «Математические методы моделирования динамических систем в энергетике и медицине».

Руководитель команды - профессор РАН, заведующий лабораторией промышленной математики, главный научный сотрудник отдела прикладной математики ИСЭclass="orglink" id="sei" title="Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук (ИСЭМ СО РАН), г. Иркутск (ИСЭМ СО РАН)" href="http://www.sei.irk.ru">ИСЭМ СО РАН, д.ф-м.н. Денис Сидоров. По его словам, проект посвящен аналитическим и численным методам исследования абстрактных динамических моделей, охватывающих различные области естествознания, включая эпидемиологию. Цель работы - усовершенствование численных и аналитических методов решения обратных задач.
«Математика – универсальная наука. Один и тот же цифровой аппарат можно применить для исследования динамики, например, распространения компьютерных вирусов и заболеваний. Мы с коллегами поставили цель – при помощи математической модели спрогнозировать динамику заражения Covid19, ВИЧ и малярией. Сделать это удалось при помощи систем нелинейных дифференциальных уравнений. Мы предложили способы, позволяющие с высокой точностью решать такие системы.

Подчеркну, что для подбора эффективной методики важно изучить поведение нелинейных моделей. В зависимости от параметров, решение может быть единственным, множественным и может происходить его ветвление в зависимости от поведения ключевых параметров или же разрушаться. Последнее может свидетельствовать о том, что способность модели ограничена по временной школе и модель не адекватно описывает поведение на большом временном интервале. Вычисление границы, на которой работает модель - это кропотливый процесс, требующий высокого уровня математической подготовки. Работоспособность модели проверена на реальных тестовых данных», - сказал Денис Сидоров.
Большой вклад в исследование внёс научный сотрудник лаборатории, PhD (applied mathematics) Самад Нойагдам. Он присоединился к команде после успешной защиты кандидатской диссертации в Иране. Как рассказал Самад Нойягдам, его роль заключалась в численном моделировании на основе нелинейной системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Система содержит функции и около 15 независимых параметров, в том числе, процент инфицированных, данные о летальности, инкубационном периоде, длительности течения болезни.
«Решив уравнение, мы сможем на выходе определить, сколько человек из конкретной популяции выздоровеет или заболеет за определённое время.  Чем больше входных независимых переменных, тем эффективнее модель.

Мы разработали метод, основанный на стохастической арифметике, позволяющий находить оптимальный порядок сходимости численного метода, улавливать вычислительные неустойчивости. Это позволит избежать ситуаций, когда цифровая модель начнёт выдавать некорректный результат. В этом заключаются основное преимущество и новизна работы», - сообщил Самад Нойягдам.
Как подчеркивает Денис Сидоров, в мире существуют различные варианты описания сложных зависимостей, влияющих на динамику распространения инфекций. Ученые делают это при помощи методов машинного обучения, классического регрессионного анализа. В начале пандемии предпринималось много попыток оценить вирулентность Covid-19. Это помогло некоторым странам, своевременно ввести превентивные меры и сдержать наступление «третьей волны».

Ученые подготовили три публикации, а также написали главу для монографии издательства Elsevier, посвящённую распространению ВИЧ-инфекции. На примере математических моделей рассмотрели, как вирус на клеточном уровне влияет на иммунитет. Схожие динамические процессы, касающиеся малярии, описали Самад Нойягдам и доцент БИ БРИКС Алена Дрегля.

Кроме того, в проекте задействованы аспиранты Никита Русецкий, Константин Шустерзон и молодые исследователи Алексей Жуков, Дмитрий Журов. Авторы опубликовали результаты исследований в высокорейтинговых журналах. Научные статьи находятся в свободном доступе.

Учитывая сложившуюся сложную эпидемиологическую ситуацию, сотрудники лаборатории промышленной математики считают своим личным долгом внести вклад в борьбу с распространением опасных инфекций.
«Если у нас есть возможность помочь врачам в борьбе с инфекциями, значит, мы обязаны это сделать. Я рад быть причастным к столь важной программе. Чтобы внедрить математическую модель, мы готовы к сотрудничеству с медицинскими учреждениями и, представителями органов государственной власти», - подытожил Самад Нойягдам.
Специалисты, заинтересованные в использовании модели, могут обратиться к Денису Николаевичу Сидорову по e-mail: contact.dns@gmail.com. Дополнительная информация о проекте и его участниках в ссылке.

Похожие новости

  • 28/01/2021

    К 100-летию ГОЭЛРО: успехи научной школы энергетики Севера

    ​Великий английский писатель-фантаст Герберт Уэллс, встретившийся с В.И. Лениным на заре социалистического строительства в 1920 году, за неумеренные, на его взгляд, планы развития народного хозяйства и подъёма благосостояния рабочих и крестьян, всеобщего бесплатного образования в нищей, обескровленной войной и революцией России, назвал его «кремлёвским мечтателем».
    672
  • 20/10/2020

    Сотрудники ИАиЭ СО РАН применяют технологии виртуальной реальности в разработках для космоса и обучения

    ​​​​​​​​​Сотрудники Института автоматики и электрометрии (ИАиЭ) СО РАН Алексей Тарасовский и Борис Мазурок выступили с лекцией «Многофункциональная интерактивная система обучения на базе виртуальной студии» в рамках международной конференции, прошедшей на площадке Владивостокского государственного университета экономики и сервиса (ВГУЭС).
    587
  • 11/08/2020

    Байкал оценят «цифрой»: о создании системы мониторинга экологии озера

    ​​Учёные из Сибири получили грант Министерства науки и высшего образования России в размере 300 млн рублей на создание фундаментальной основы и разработку технологий цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки на Байкале.
    1538
  • 16/10/2020

    Сильнее в математике: ректор НГУ Михаил Федорук выступил в рамках Совета молодых ученых и специалистов при Правительстве Новосибирской области

    Депутат Законодательного Cобрания Новосибирской области Михаил Федорук 15 октября выступил в рамках Совета молодых ученых и специалистов при Правительстве Новосибирской области.  «Наша цель – создать в Академгородке научный центр мирового уровня, добившись привлечения ведущих отечественных и зарубежных специалистов, – отметил депутат в докладе о работе над проектом Международного математического центра Академгородка, – причем специалистов не только именитых, но и молодых, готовых работать над передовыми научными задачами, такими как математические проблемы в естествознании, обработка данных, машинное обучение, криптография, эффективные алгоритмы и вычисления».
    1170
  • 06/08/2020

    Искусственный интеллект поможет наблюдать за экосистемой Байкала

    ​​Институт динамики систем и теории управления имени В. М. Матросова СО РАН (ИДСТУ СО РАН) получил грант Министерства науки и высшего образования РФ для реализации проекта «Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки Байкальской природной территории».
    1526
  • 22/04/2021

    «Машина времени»: модернизированная установка позволит заглянуть в прошлое на миллионы лет

    Ускорительная масс-спектрометрия (УМС) – сверхчувствительный метод изотопного анализа, при котором производится тщательная селекция атомов вещества с подсчётом интересующих нас изотопов. Метод позволяет с высокой точностью датировать археологические находки и геологические породы, изучать состав атмосферы и ткани живых организмов разных исторических периодов.
    649
  • 10/08/2020

    19 августа 2020 года Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН отмечает свое 60-летие

    ​Уважаемые коллеги!  19 августа 2020 г.  Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН отмечает свое 60-летие.  Институт организован 19 августа 1960 г. на основании постановления Президиума АН СССР как Сибирский энергетический институт (СЭИ) в составе Сибирского отделения Академии наук СССР.
    1484
  • 15/03/2021

    Премьер-министр РФ оценил работу Математического центра в новосибирском Академгородке

    ​​Математический центр в Академгородке – один из четырех научных математических центров мирового уровня, созданных в рамках национального проекта «Наука». Принципиальным отличием этого центра, созданного в виде консорциума Новосибирского государственного университета и Института математики СО РАН, является его тесное сотрудничество и интегрирующая роль с другими отраслями науки и высокотехнологичного бизнеса, что в том числе обусловлено его расположением в Новосибирском научном центре.
    401
  • 02/03/2021

    Ученые НГТУ НЭТИ и ИХТТМ СО РАН создали стенд для испытаний деградации аккумуляторов электромобилей

    Ученые Новосибирского государственного технического университета НЭТИ создали лабораторную установку для испытаний литиевых аккумуляторов (ЛИА) для электромобилей с целью определения деградационной стойкости аккумуляторов.
    698
  • 17/12/2018

    Компания En+ Group подвела итоги конкурса проектов молодых ученых «Лаборатория энергетики»

    ​Компания En+ Group, ведущий вертикально интегрированный производитель алюминия и электроэнергии, подвела итоги конкурса для молодых ученых из иркутских вузов «Лаборатория энергетики». В финал вышли 9 проектов улучшений по теме «Цифровые технологии в энергетике».
    2093