Почему началась вторая волна заболевания коронавирусом? Почему количество заболевших, больше, несмотря на введение карантина? Чего ждать дальше?
С начала текущего года природа преподнесла человечеству сюрприз в виде коронавируса. Сообщество вызов приняло, озадачив заданием искусственный интеллект (ИИ). Искусственный интеллект в свою очередь проанализировал вложенные в него данные и выдал результат. В начале пандемии были получены первые интегрированные результаты динамики развития интенсивности заболевания. В соответствии с ними написан первый код, моделирующий программы. Предполагающей распространение заболевания с учетом особенности страны в плане географического местоположения, климатических условий, времени года, социальной структуры населения и технологического уклада экономического развития. Полученные расчеты были рассмотрены и выстроены первые графики (рисунок 1). Таким образом, сформировали первые предсказания распространения заболевания ряда стран. Учитывая первый случай заражения в стране, и введения карантинных мер.
Настоящей животрепещущей задачей в последнее время занималось много людей, организаций, компании и т.д., с разными знаниями и ресурсами. Причины этих задач соответственно разные, как будет вести себя рынок спроса, что будет с экономикой ряда стран, когда возникнет пик заболевания и т.д. На текущей момент времени накоплено большое количество информации о фактическом распространении заболевания COVID-19 (рисунок 2, 3).
Наиболее естественным способом математической реализации такого подхода является метод Монте-Карло, широко применяемый для моделирования процессов в нейронных системах различного типа [1]. Процесс распространения инфекции в этом случае удается формировать таким образом, что описание его динамики будет похоже на динамику распространение информации в нейронных системах.
В таблице приведено соотношение, которое является относительной характеристикой вероятности заражения в разных помещениях.
Таблица средней вероятности посещения человека разных помещений
Однако ведется и учет данных на интервале времени, о состоянии температуры (рисунок 4) в этих регионах и странах. Тем самым с помощью моделирующей программы можно проанализировать, как температура оказывает влияние на заболевания коронавируса.
Текст, моделирующий программы сравнения интервалам времени.
Таким образом, основной прирост данного заболевания приходится в тот момент времени, когда температура окружающий среды составляет от -5 до 15 градусов Цельсия. Средняя активность заболевания составляет 2-3 месяца. Соответственно этого расчета можно с помощью программы Python спрогнозировать в России как будет распространяться данное заболевание. C учетом вероятностей нахождения людей и мерах предосторожности график (рисунок 5) заболевания, будет иметь следующий вид.
Рисунок 5. Расчет спрогнозированной вероятности распространения заболевания на территории России