Германия. Исследование искусственного интеллекта из Гейдельберга выявило риски птичьего гриппа в Европе.
Германия. Исследование искусственного интеллекта из Гейдельберга выявило риски птичьего гриппа в Европе.
Как климат и окружающая среда влияют на распространение птичьего гриппа? Исследовательская группа из Гейдельбергского университета использует машинное обучение для прогнозирования региональных вспышек болезней животных в Европе с впечатляющей точностью до 94 процентов.
Использование машинного обучения для прогнозирования вспышек птичьего гриппа в Европе
Как выявить и предотвратить вспышки птичьего гриппа в Европе на ранней стадии? Исследовательская группа из Гейдельбергского университета разработала модель, которая может использовать машинное обучение для прогнозирования региональных вспышек высокопатогенного птичьего гриппа (ВППГ) с высокой точностью. Под руководством эпидемиолога, математика и статистика профессора доктора Йоакима Роклёва ученые проанализировали, как местные экологические и климатические факторы связаны с возникновением болезни животных.
Какие факторы влияют на развитие птичьего гриппа?
Гейдельбергские исследователи выделили несколько местных показателей, которые вносят существенный вклад в оценку риска заражения:
Температура и характер осадков
Растительность и уровень воды
Плотность птицеводства
Встречающиеся виды диких птиц
Эти факторы взаимодействуют в разной степени в зависимости от региона и сезона. Объединив их, исследовательская группа смогла смоделировать закономерности вспышек с точностью до 94 процентов. Основанием для этого послужили исторические данные о вспышках птичьего гриппа в период с 2006 по 2021 год в Европе.
Как работает Гейдельбергская модель прогнозирования птичьего гриппа?
Модель, разработанная в Междисциплинарном центре научных вычислений и Гейдельбергском институте глобального здравоохранения, использует методы машинного обучения для выявления взаимосвязи между климатическими условиями, плотностью животных и рисками вспышек.
«Сочетание нашего подхода к моделированию с целенаправленным сбором данных может помочь более точно определить районы высокого риска и особенно угрожаемые сезоны», — объясняет профессор Роклёв. Цель состоит в том, чтобы в будущем интегрировать полученные знания в программы мониторинга и стратегии профилактики. Это позволит органам здравоохранения и ветеринарии в Европе выявлять вспышки на более ранней стадии и предотвращать их более целенаправленным образом.
«Профессор д-р Йоаким Роклёв: «Сочетание нашего подхода к моделированию с целенаправленным сбором данных может помочь более точно определить зоны высокого риска и особенно уязвимые сезоны».
Исследовательская работа выполнена при поддержке Фонда Александра фон Гумбольдта и Европейского Союза в рамках программы финансирования «Горизонт Европа». Результаты исследования опубликованы в журнале "Scientific Reports".
Может ли модель также предсказать текущие вспышки птичьего гриппа?
На фоне нынешних случаев птичьего гриппа в Германии мы задались вопросом, может ли гейдельбергская модель дать конкретные прогнозы текущих событий и обратились к Междисциплинарному центру научных вычислений (IWR) при Гейдельбергском университете.
«Разработанная модель имеет лишь ограниченные возможности для прогнозирования текущих извержений. Скорее, это дает представление о возможных климатических и погодных переменных, которые способствуют извержениям, а также о географических регионах, в которых они вероятны», — таков ответ ученых из Гейдельберга.
«Разработанная модель имеет лишь ограниченные возможности для прогнозирования текущих вспышек. Скорее, это дает представление о возможных климатических и погодных переменных, которые способствуют извержениям, а также о географических регионах, где они вероятны».
Согласно отчету, модель в основном используется для выявления долгосрочных закономерностей и в меньшей степени для предоставления ежедневных прогнозов. Тем не менее, возникает интересное совпадение: модель предсказывает, что температура во втором и третьем кварталах года является наиболее важным индикатором извержений. Это совпадает с текущими событиями, именно поэтому за этим фактором следует следить особенно внимательно.
Что означают результаты исследований для птицеводства?
Объединив данные об окружающей среде, информацию о животноводстве и машинное обучение, в будущем можно будет создавать более точные карты рисков.
В долгосрочной перспективе подходы исследователей из Гейдельберга должны помочь улучшить системы эпиднадзора и профилактики по всей Европе и, таким образом, сдержать вспышку и распространение птичьего гриппа на ранней стадии.
Использование машинного обучения для прогнозирования вспышек птичьего гриппа в Европе
Как выявить и предотвратить вспышки птичьего гриппа в Европе на ранней стадии? Исследовательская группа из Гейдельбергского университета разработала модель, которая может использовать машинное обучение для прогнозирования региональных вспышек высокопатогенного птичьего гриппа (ВППГ) с высокой точностью. Под руководством эпидемиолога, математика и статистика профессора доктора Йоакима Роклёва ученые проанализировали, как местные экологические и климатические факторы связаны с возникновением болезни животных.
Какие факторы влияют на развитие птичьего гриппа?
Гейдельбергские исследователи выделили несколько местных показателей, которые вносят существенный вклад в оценку риска заражения:
Температура и характер осадков
Растительность и уровень воды
Плотность птицеводства
Встречающиеся виды диких птиц
Эти факторы взаимодействуют в разной степени в зависимости от региона и сезона. Объединив их, исследовательская группа смогла смоделировать закономерности вспышек с точностью до 94 процентов. Основанием для этого послужили исторические данные о вспышках птичьего гриппа в период с 2006 по 2021 год в Европе.
Как работает Гейдельбергская модель прогнозирования птичьего гриппа?
Модель, разработанная в Междисциплинарном центре научных вычислений и Гейдельбергском институте глобального здравоохранения, использует методы машинного обучения для выявления взаимосвязи между климатическими условиями, плотностью животных и рисками вспышек.
«Сочетание нашего подхода к моделированию с целенаправленным сбором данных может помочь более точно определить районы высокого риска и особенно угрожаемые сезоны», — объясняет профессор Роклёв. Цель состоит в том, чтобы в будущем интегрировать полученные знания в программы мониторинга и стратегии профилактики. Это позволит органам здравоохранения и ветеринарии в Европе выявлять вспышки на более ранней стадии и предотвращать их более целенаправленным образом.
«Профессор д-р Йоаким Роклёв: «Сочетание нашего подхода к моделированию с целенаправленным сбором данных может помочь более точно определить зоны высокого риска и особенно уязвимые сезоны».
Исследовательская работа выполнена при поддержке Фонда Александра фон Гумбольдта и Европейского Союза в рамках программы финансирования «Горизонт Европа». Результаты исследования опубликованы в журнале "Scientific Reports".
Может ли модель также предсказать текущие вспышки птичьего гриппа?
На фоне нынешних случаев птичьего гриппа в Германии мы задались вопросом, может ли гейдельбергская модель дать конкретные прогнозы текущих событий и обратились к Междисциплинарному центру научных вычислений (IWR) при Гейдельбергском университете.
«Разработанная модель имеет лишь ограниченные возможности для прогнозирования текущих извержений. Скорее, это дает представление о возможных климатических и погодных переменных, которые способствуют извержениям, а также о географических регионах, в которых они вероятны», — таков ответ ученых из Гейдельберга.
«Разработанная модель имеет лишь ограниченные возможности для прогнозирования текущих вспышек. Скорее, это дает представление о возможных климатических и погодных переменных, которые способствуют извержениям, а также о географических регионах, где они вероятны».
Согласно отчету, модель в основном используется для выявления долгосрочных закономерностей и в меньшей степени для предоставления ежедневных прогнозов. Тем не менее, возникает интересное совпадение: модель предсказывает, что температура во втором и третьем кварталах года является наиболее важным индикатором извержений. Это совпадает с текущими событиями, именно поэтому за этим фактором следует следить особенно внимательно.
Что означают результаты исследований для птицеводства?
Объединив данные об окружающей среде, информацию о животноводстве и машинное обучение, в будущем можно будет создавать более точные карты рисков.
В долгосрочной перспективе подходы исследователей из Гейдельберга должны помочь улучшить системы эпиднадзора и профилактики по всей Европе и, таким образом, сдержать вспышку и распространение птичьего гриппа на ранней стадии.
Источник: https://www.gefluegelnews.de
