Опубликовано : Май 28, 2020

Исследователи используют ресурсы ALCF для моделирования распространения COVID-19

Исследователи используют ресурсы ALCF для моделирования распространения COVID-19
                Модели занятости в Чикагской области, созданные с использованием модели Argonne CityCOVID. Предоставлено: Аргоннская национальная лаборатория.

С появлением COVID-19, радикально меняющим повседневную жизнь людей по всей планете, Аргоннская национальная лаборатория Министерства энергетики США быстро присоединилась к глобальной борьбе с пандемией. Одним из наиболее мощных ресурсов лаборатории для научных исследований является суперкомпьютер Theta, размещенный в Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), Учебном центре Министерства науки США. Более 250 узлов на машине были немедленно зарезервированы для многопланового исследования этой болезни.
                                                                                       

Во главе с ученым по вычислительной технике Argonne Джонатаном Озиком и выдающимся научным сотрудником Argonne Чарльзом (Чиком) Макалом одно из этих направлений исследований контролирует разработку эпидемиологических моделей для моделирования распространения COVID-19 среди населения.

Модели представляют собой модели города Чикаго в масштабе города, в которых проживает чуть менее 3 миллионов агентов, представляющих людей, которые выполняют свои ежедневные графики и перемещаются по примерно 1,2 миллионам сайтов (домов, школ, рабочих мест и т. д.), каждый из которых предоставляет возможности для их встретить или сговорить — то есть возможности для воздействия. После контакта агент может заразиться в серьезной форме, в зависимости от профиля агента, который включает в себя возрастные характеристики. Затем погибает определенное количество зараженных агентов.

Эти модели, работающие в течение имитируемого года, ежедневно пересматриваются и совершенствуются в соответствии с самыми последними данными и информацией. Эти обновления движутся в направлении полностью автоматизированного рабочего процесса.

«Рабочий процесс принимает обновленные эпидемиологические данные, например, ежедневно публикуемые Чикагским министерством здравоохранения, которые служат эмпирическими целевыми траекториями. Сравнивая их с результатами, полученными в результате прогонов ансамблевой модели, мы можем оценить пандемию основные параметры «, сказал Озик. «Именно эти откалиброванные параметры позволяют нам запускать различные сценарии с моделью».


            Исследователи используют ресурсы ALCF для моделирования распространения COVID-19
                Модели мобильности агентов, созданные с использованием модели Argonne CityCOVID. Предоставлено: Аргоннская национальная лаборатория.

«Это наиболее подробное гранулярное моделирование COVID-19, которое существует в настоящее время с точки зрения моделирования лиц, которые могут находиться в различных болезненных состояниях, включая инфекционные или госпитализированные», — сказал Макал.

Модели следуют направлениям расследования, которые будут знакомы всем, кто следит за вирусом в средствах массовой информации, например, разница в результатах, полученная в результате реализации мер по социальному дистанцированию в течение многих дополнительных дней или недель.

«Каковы хорошие способы ослабить меры социального дистанцирования?» Озик спросил. «Все заинтересованы в этом по вполне очевидным причинам, но мы не хотим делать что-то, что приведет к еще одному бедствию через несколько месяцев».

Значительные вычислительные требования проекта вытекают из стохастических (случайно определенных) компонентов моделей, которые определяют основные неопределенности и параметры моделирования. Эти параметры управляют поведением агентов, а также динамикой и трансмиссивностью заболевания. В рамках модели передаваемость заключает в себе вероятность заражения восприимчивого агента на основе количества времени, которое два агента проводят вместе.


            Исследователи используют ресурсы ALCF для моделирования распространения COVID-19
                Эндогенные контактные сети, созданные с использованием модели Argonne CityCOVID. Предоставлено: Аргоннская национальная лаборатория.

«В этой модели потенциально много людей взаимодействуют по-разному: некоторые могут быть заражены, некоторые могут быть восприимчивыми, и они смешиваются в разных пропорциях в разных местах — в разных местах, таких как школы и рабочие места где очень разные части населения взаимодействуют, «объяснил Озик. «Множество возможностей, которые предоставляет модель, делают ее весьма качественно отличной от статистической модели или более упрощенной компартментальной модели, которая значительно быстрее запускается».

При содействии оптимизации со стороны персонала ALCF в ходе симуляции в Theta использовалось более 800 узлов одновременно. В рамках автоматизированного рабочего процесса после этих прогонов моделирования выходные данные передаются в Petrel (сервис, предоставляемый Argonne and Globus, некоммерческой организацией, управляемой Чикагским университетом, занимающейся управлением данными) для архивного хранения и последующей обработки; эта постобработка завершена в Bebop, высокопроизводительном вычислительном кластере, управляемом Центром вычислительных ресурсов лаборатории Argonne, который команда также использует для моделирования.

«Это общая картина, которую мы пытаемся получить с помощью этих симуляций», — сказал Макал. «Как мы можем вводить новшества и вносить свой вклад, генерируя информацию, недоступную где-либо еще? Мы хотим оказывать влияние на принимаемые решения о социальном дистанцировании и открытии общества обратно».

Spread the love

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *