Ученые ЮФУ: без карантина Ростов получил бы 100 тысяч инфицированных через 55 дней
Ученые ЮФУ создали информационно-аналитическую модель распространения коронавируса на юге России, опираясь на географию стран, чьи студенты обучаются в университете. А это 2483 человека из 62 стран.
Исследование Южного федерального университета, направленное на сбор и анализ информации о коронавирусе, возглавил доцент кафедры информационно-аналитических систем безопасности ЮФУ, руководитель офиса магистерских программ по машинному обучению и технологиям больших данных Алексей Целых.
«На основе датасета о передвижении людей по России общественным транспортом (самолеты, ж/д и автобусы) за апрель 2019 года сообщество Open Data Science смоделировало распространение инфекции. В пессимистичном сценарии, если бы в полной мере сохранилось сообщение между городами, Ростов-на-Дону мог перешагнуть порог в тысячу заболевших уже через 30 дней, в десять тысяч заболевших - через 41 день, в сто тысяч заболевших - через 55 дней. При "изолированном" сценарии, когда осуществляются только 10% регулярных перевозок, порог в тысячу заболевших может быть достигнут за 56 дней, а в десять тысяч заболевших - за 76 дней. В списке российских городов Ростов-на-Дону, как важный транспортный узел, занимает восьмое место после Москвы, Ижевска, Кирова, Нижнего Новгорода, Архангельска, Брянска и Санкт-Петербурга», - цитирует ученого пресс-центр вуза.
Датасет или набор данных – это обработанная и структурированная информация, обычно в табличном виде, пригодная для статистического анализа, визуализации и обработки алгоритмами машинного обучения, пояснил Алексей Целых. Ключевым партнером ЮФУ в этих исследованиях является компания Dimensions.
