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超算抗疫|超算支撑疫情预测与推演

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SIRS: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)

 

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