Грант Министерства внутренней безопасностиИсследователи под руководством Шридипа Палликара, доцента информатики в Колледже естественных наук, участвуют в первом году трехлетнего гранта Департамента науки и технологий Национальной безопасности США на сумму 2,04 миллиона долларов.
Проект направлен на подключение новейших, лучших компьютерных технологий и технологий управления данными для борьбы с широко распространенными болезнями домашнего скота.Вспышки болезней домашнего скота могут распространяться далеко и быстро по США — от ящура крупного рогатого скота до птичьего гриппа — болезни могут нанести серьезный ущерб животным, промышленной продовольственной системе и экономике.«Когда вспыхивает болезнь, вам нужно знать — насколько она серьезна? Как долго она продлится?
Сколько полевого персонала вам нужно? Каковы экономические последствия? Как это повлияет на цены на сырьевые товары? Что произойдет, если вы начать вакцинацию? " — сказал Палликара.
Ученые-информатики привыкли иметь дело с сотнями или тысячами переменных и запускать сценарии «что, если». Министерство внутренней безопасности, Министерство сельского хозяйства США / Центр эпидемиологии и здоровья животных и другие специалисты по борьбе со вспышками, такие как Федеральное агентство по чрезвычайным ситуациям, реагируют на чрезвычайные ситуации, определяя несколько сценариев. Затем они могут изменять параметры для каждого сценария — корректируя переменные, включая биологию заболевания и вирулентность, — чтобы помочь определить планы действий в отношении таких вещей, как запасы вакцин, эффективность вакцин и размещение персонала на местах.
Но весь этот процесс может занять часы или дни; тем временем болезнь распространяется.«В таких случаях между изменением сценария, его запуском и получением ответа иногда проходят часы», — сказал Палликара. «Вместо этого мы, учитывая сценарий вспышки эпидемии в национальном масштабе, генерируем 100 000 вариантов, запускаем их в вычислительном облаке, которое генерирует несколько миллиардов файлов, а затем проводим аналитику всех этих данных. Таким образом, даже если пользователь пытается изменить что-то в реальном времени, мы уже узнали, что произойдет. Это включает в себя большую внутреннюю обработку, которая позволяет нам делать прогнозы в реальном времени ».
Специалисты по планированию болезней часто работают изолированно и не понимают причин друг друга или того, как решения влияют друг на друга. Этот проект решает эту проблему, позволяя принимать совместные решения, позволяя эпидемиологам и государственным и федеральным чиновникам работать вместе с использованием уникального инструмента планирования в реальном времени — многопользовательской компьютерной игры под названием «Симфония». Первой выйдет однопользовательская версия под названием «Соната».
Зачем использовать групповые игры для планирования вспышек заболеваний? Исследователи говорят, что концепции, как правило, лучше «прилипают», когда люди используют их в играх.
Идея состоит в том, чтобы поставить на место друг друга разных лиц, принимающих решения — от политиков до полевых агентов и ветеринаров. Исследователи представляют все эти составляющие вместе в виртуальной комнате, выполняя упражнение по планированию с игрой и визуализацией в реальном времени, например тепловыми картами потенциально опасных зон.
Также в команде есть Сангми Палликара, доцент кафедры компьютерных наук, который возглавляет компонент больших данных проекта — управление примерно 1 триллионом файлов. Джей Брейдт, профессор статистики, расскажет о статистических моделях и поделится опытом. В команду также входят ветеринар-эпидемиолог и экономист из Университета штата Канзас, а также разработчик моделей распространения болезней.«С точки зрения компьютерного ученого создание инструмента для планирования вспышек заболеваний сопряжено с множеством интересных проблем, — сказал Шридип Палликара.
Машинное обучение, статистические модели и ансамблевое обучение становятся частью этого процесса. И большая вычислительная мощность, чтобы обработать петабайт информации за 10 миллионов часов вычислительного времени процессора.
«Недостаточно того, чтобы наш инструмент был точным. Он должен быть полезным.
Он должен работать в режиме реального времени», — сказал Палликара. «Игроки — DHS, USDA, CEAH, государственные и федеральные чиновники — должны увидеть ответ менее чем за 100 миллисекунд».