2020-06-01
新冠肺炎疫情防控形势持续向好，生产生活秩序加速恢复。在这场生死时速的战疫中，科学技术是最有力的武器，科技创新是“硬核”力量。药物筛选、病毒溯源、疫苗研制，争分夺秒的背后，有超级计算机的身影，它成为了我们与病毒赛跑的“加速器”。
国内新冠肺炎疫情逐渐缓解，复工复学提上日程。目前，深圳中小学生已全部返校。及时对疫情发展趋势做出合理预测和推演,对疾控与卫生部门进行复工复学阶段的疫情防控、决策具有十分重要的意义。
利用人口移动数据、人群出行模式数据等，开展疫情发展预测与防控措施推演，能够为防控决策提供科学依据。科研人员借助超算平台，将百万级数据处理时间从原来的小时级，缩短到秒级，并针对时空数据处理开发了一系列分析算法，技术上以点带面逐步强化超算对解决不同领域问题的支撑作用。
预测与推演模型为疫情防控决策提供依据
深圳超算的科研团队依据经典传染病传播模型SIR（S：易感者；I：感染者；R：隔离者）并结合PageRank思想，建立了模型“PageRank-Based Real Time SIR Model with Continuous Population Migration”。依据深圳市出租车行驶数据，模拟仿真了人群的出行模式，并结合深圳市疾病预防控制中心公布的疫情数据、腾讯人口迁徙和百度慧眼等互联网数据，通过网格调参反演的方法确定模型参数，进而依据天气、人口迁移情况、口罩佩戴率、医疗负载能力等相关信息对疫情的发展进行推演。
为了评估不同的疫情防控政策、市民行为、输入型风险等对深圳市疫情的影响，模型对各种因素造成的结果进行预测分析，例如感染者与健康者的分布比例分析、疫情的传播研判、对暴发区域拟采取的隔离措施的效果评测等。模型计算结果为疫情防控决策提供了依据。
针对全国逐步复工复学的趋势，科研人员进一步引入了相关参数，对不同的复工复学日期与方式进行推演，从中寻找出较优的组合策略。基于全民均佩戴口罩以及所有来深人员均被严格观察或隔离的假设，模型的模拟结果显示，分段分批的复工复学方案对市内疫情情况影响较小。
超算平台让百万级数据处理时间缩短至秒级
疫情的发展瞬息万变，而建立的推演模型又涉及到海量、高维、异构多源的数据，这种情况下，超算平台对于保证计算结果的实时性和正确性显得尤为重要，它可以在紧急时期提供及时的决策支持。
“深圳常驻人口约1300万左右，仅出租车单日出行数据可达数百MB，针对百/千万级出行数据的数据清洗，在普通单机上需要1个多小时，随着数据量不断增大，单机等待时间往往难以忍受。”普通计算机难以实现数据实时的预处理，超级计算机的优势正是体现在数据的计算规模和分析速度上。
此外，科研人员还开发出轨迹生成，轨迹规约等一系列算法，能够支撑交管部门的数据向人群模拟数据的转化，百/千万级数据处理时间从原来的小时级，缩短到秒级。随着疫情的发展和各类数据的进一步完善，科研人员也可以通过调整模型参数给出更优的计算结果，更好地为有关部门提供防控决策参考。
建构模型并部署在超算平台，是发挥超算效益的必由之路。这意味着超算中心正逐步从资源支撑型，转而向技术支撑的方向迈进，通过科研技术支撑更好地服务产业。科研人员表示，该模型未来也可以迁移并应用到其他领域的模拟与推演，充分发挥平台的作用。
（文/齐富民 李旖露）
