当世界各国政府都在努力解决如何以及何时恢复经济的问题时，他们必须依靠预测或几周以前的数据来做出明智的决定。
康奈尔大学(Cornell university)的一名研究人员是一个由工程师、统计学家、计算机和数据科学家组成的团队中的一员，他们开发了一种潜在的解决方案:一种数字“病毒”，它可以借助接触追踪应用程序，在智能手机之间实时传播。
这将使政策制定者来衡量各种社会距离影响的措施没有等待两周或更长的时间来学习如何冠状病毒已经蔓延,肖恩·亨德森说,运筹学和信息工程和教授合著者的“安全的蓝调:评估和控制的一种方法,在对抗COVID-19。”
亨德森说:“我们面临的挑战是，有关疫情进展情况的信息总是被推迟。“我们今天掌握的关于有多少人被感染的信息已经过时了，因为在你等待病毒在宿主体内得到保护的过程中有一段潜伏期。所以我们对这些人一无所知直到他们出现症状，不管我们做了多少评估。安全蓝调是一种试图缩小我们目前的知识状态和实际情况之间的差距。”
研究人员说，这种方法保护了个人隐私，因为数据是汇总的。
开发人员希望安全蓝调可以添加到现有的联系人跟踪应用程序中，这些应用程序的目标是收集用户潜在联系人的个性化数据。与接触追踪不同，接触追踪需要广泛的参与才能有效，安全布鲁斯只需要给定人口的10%来携带它，以便做出准确的预测。
安全布鲁斯的工作原理是通过蓝牙智能手机定期发送脉冲信号。通过蓝牙信号的强度，该工具可以评估其他手机的距离，以及它们彼此之间的距离。一部手机携带了几种安全的布鲁斯病毒，然后与附近的手机进行通讯，随机传播一种病毒——就像人类宿主可能会做的那样。
数据被发送到一个中央服务器，然后该服务器使用统计机器学习和人工智能模型来预测COVID-19将如何传播。
亨德森说:“我们不知道COVID-19的真正性质，也不知道它是如何传播的，所以我们把这些不同的毒株放在一起，从数据中找出哪些毒株与真正的疾病传播相匹配。”“关于这种疾病的真实传播，我们确实有一些合理的数据，所以我们可以找出哪种菌株的组合与之最匹配。然后，我们利用这种最佳组合来帮助政策制定者确定他们在做什么。”
它产生的估计不仅可以帮助评估社会距离测量，而且可以改善对无症状人群感染的预测。
亨德森说:“如果我们把这些安全的蓝色菌株注入接触追踪应用程序，我们就可以观察这些菌株在未来10天内如何演变，如果我们看到这些菌株开始起飞，那么我们就知道我们有问题了。”“我们可以根据所见做出预测;如果情况失控，我们可以把这些信息发送给政策制定者，或许他们可以通过更大的社会距离来施加压力。”
安全布鲁斯项目的合作者包括:澳大利亚昆士兰大学的Marjin Jansen、Sarat Moka和Yoni Nazarathy;墨尔本大学的James McCaw, Aapeli Vuorinen和Peter G. Taylor;麻省理工学院的Chris Rackauckas和Raj Dandekar。
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