Структура «Росатома» создаст модель распространения эпидемий
Она будет учитывать транзакции и геолокацию россиян
«Дочка» госкорпорации «Росатом» — ФГУП «Российский федеральный ядерный центр — Всероссийский научно-исследовательский институт технической физики им. академика Е.И. Забабахина» (ВНИИТФ) — создает «Ферму данных» для автоматического прогнозирования распространения вирусных инфекций с использованием технологии искусственного интеллекта и на основе данных МТС и «Сбера», а также из интернета и других источников. Это следует из материалов тендера ФГУП, размещенных на сайте госзакупок.
Это третья подобная закупка, предыдущие две проводились в 2020 и 2021 годах. Как говорится в техзадании, «в условиях возникновения эпидемий необходимо адекватное средне- и долгосрочное описание их распространения» в масштабах России, которое учитывает введение и снятие карантина, психологические и поведенческие характеристики различных групп населения, воздействие на них замедления и постепенного восстановления рабочей активности, а также вакцинацию. Для решения этой задачи необходимо создать «математическую модель, наиболее приближенную к реальной ситуации».
На текущем этапе проекта нужно провести опытную эксплуатацию экспериментального образца программного комплекса «Ферма данных»: отработать технологии добычи, обработки и хранения исходных данных с применением искусственного интеллекта, а также сформировать базу данных для определения модели распространения вирусных инфекций в городах из согласованного с заказчиком списка. О каких городах будет идти речь, как и то, на каких условиях и какие именно данные будут передавать МТС и «Сбер», а также из каких еще источников программа будет получать информацию, в материалах закупки не уточняется.
Представитель ВНИИТФ сообщил РБК, что закупка проводится для выполнения работ по гранту, который был выдан еще в 2020 году на моделирование эпидемий вирусных инфекций. Речь идет о сумме 300 млн руб., которую получил консорциум, куда помимо ВНИИТФ вошли Институт прикладной физики, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша, Национальный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии им. Н.Ф. Гамалеи, Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний. Руководит проектом член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук Сергей Лебедев. На другие вопросы РБК представитель ВНИИТФ не ответил.
Как «Росатом» прогнозировал распространение COVID
Как сообщал ВНИИТФ в мае 2020 года, для прогноза распространения коронавируса была модернизирована самая популярная в мире модель SEIRD, из которой следует, что если скорость заражения выше скорости выздоровления, то эпидемия разрастается, а если ниже — то затухает.
Чтобы погасить эпидемию, необходимо было уменьшить скорость заражения как минимум в четыре раза. Изначально ученые ВНИИТФ моделировали различные варианты снижения скорости за счет повышения уровня иммунитета населения, введения карантина и т.д. Но поскольку у значительной части населения COVID мог развиваться бессимптомно, нужно было учитывать и другие параметры: к какой группе относится человек (дети, студенты, работающие, пенсионеры), если он работает, то каков размер коллектива и т.д.
Такая модель позволяла бы, например, анализировать введение карантина в отношении отдельных социальных групп или в отдельных сферах деятельности (работа, транспорт, магазины). Для работы такой модели требовались адекватные исходные данные — от численности населения и его распределения по социальным группам до загруженности различных видов транспорта или магазинов. В сообщении ВНИИТФ указано, что Сбербанк и МТС предложили помощь в получении оперативных статистических данных по некоторым аспектам поведения людей и его изменения во время карантина. «Так, Сбербанк на основе анализа потока транзакций по пластиковым картам может оценить изменение активности людей в магазинах, а МТС, используя геолокационные возможности сотовой связи, может давать обобщенную информацию по перемещениям», — говорилось в сообщении.
Работой заинтересовались в правительстве, на это исследование был выделен грант.
Зачем нужна «Ферма данных»
Из материалов закупки следует, что исполнитель должен будет подготовить экспериментальный образец программного комплекса «Ферма данных» к опытной эксплуатации (включая разработку вариантов получения данных), провести пилот, а затем оценить его результаты. Начальная цена контракта — 17 млн руб. Ранее, в 2020 году, по заказу ВНИИТФ была создана концепция «Фермы данных», а в 2021-м разрабатывалось техническое решение на основе открытого программного обеспечения, программные модули для будущего комплекса и др. В предыдущие годы ВНИИТФ выбирал в качестве единственного исполнителя на тендерах Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша.
По словам собеседника РБК, близкого к одному из участников проекта, при построении своей модели ВНИИТФ может использовать обезличенные треки траектории движения людей. «Единственный путь смоделировать распространение инфекций в данном случае — это рассчитывать пересечения зараженных и незараженных граждан», — указал он.
Еще один эксперт, знакомый с подобными исследованиями, отметил, что такие прогнозные модели используют данные, непосредственно сопровождающие или влияющие на развитие явлений, которые они оценивают: в случае распространения инфекции это число жителей, плотность, количество и интенсивность социальных контактов, трафик в городе и стране в целом, ретроданные о количестве заболевших, выздоровевших, привитых и др. «Чем больше срез данных, тем точнее прогноз. Все модели так или иначе различаются видами и количеством данных, которые нужны для построения прогноза, быстротой их обработки и, главное, точностью предсказания результата. Если модель точна, есть шансы, что ее будут использовать при выработке решений по мерам борьбы с инфекцией, при введении карантина, планировании закупок и транспортировки лекарств, расчете нагрузки на систему здравоохранения», — говорит он.
Представитель Сбербанка рассказал РБК, что их исследовательская команда «проводила совместные исследования в области прогнозирования эпидемиологической динамики COVID, в том числе с обменом и сравнением результатов различных моделей-симуляторов». «Обмен персональными данными, сведениями, составляющими коммерческую и банковскую тайну, и любой другой конфиденциальной информацией никогда не осуществлялся», — настаивает он.
Представитель МТС отказался от комментариев. РБК направил запрос в Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша и Минздрав.
Насколько точным будет прогноз
Вирусолог, член-корреспондент РАН Александр Лукашев отметил, что в России целый ряд научных учреждений в последние годы занимается разработкой моделей прогнозирования распространения инфекций, поскольку они могут быть крайне востребованными. «Причина в том, что у нас нет актуальных моделей прогнозирования инфекций. Те, что были разработаны в ХХ веке, оказались неэффективными, поскольку выросли из физики и химии, где многие параметры молекул или атомов идентичны, в то время как все люди разные по характеристикам», — говорит эксперт.
По мнению Лукашева, подобной разработкой стоит заниматься мультидисциплинарным командам — не только математикам, но и медикам с социологами. Однако только данных, которые могут предоставить «Сбер» и МТС, для такой работы будет недостаточно. «Важно также учитывать разную заразность больных, разную социальную активность людей, их разную восприимчивость к болезни, динамику коллективного и индивидуального иммунитета», — рассуждает Лукашев.
С этим согласен главный врач клиники «Лидер-Медицина», инфекционист Евгений Тимаков. По его словам, модель получится неточной, если лишь проследить перемещения и скученность людей. «Понадобятся в том числе данные о менталитете, возрасте пациентов, воздействии вируса на каждого. Точность создаваемой модели будет высока, только если будут учтены все эти данные, а также информация об иммунитете населения, группах риска — людях, у которых есть проблемы с иммунитетом. Поэтому такую работу возможно вести только совместно с Минздравом», — говорит Тимаков. При этом он указал, что придется провести отдельные исследования для каждого вируса, что практически невыполнимо из-за высокой стоимости подобной работы.
На вопрос, существуют ли риски для тех, чьи данные будут использоваться в проекте, директор по развитию бизнеса центра противодействия кибератакам Solar JSOC компании «РТК-Солар» Алексей Павлов ответил, что, скорее всего, данные для ВНИИТФ либо являются полностью обезличенными, либо несут лишь частичный признак, не позволяющий однозначно определить человека. «Для анализа больших данных, популяций и прогнозирования трендов не нужны персональные данные каждого человека — достаточно статистики. Поэтому даже если информация попадет в руки злоумышленников, никаких критичных последствий произойти не должно. В любом случае для подобных проектов логично использовать маркеры — например, социальная группа или тип заболевания, а не конкретные данные человека», — заключил он.
Попробуйте новую функцию «ГигаЧат» — общаться голосом
Какое вино подать к ужину, если не знаешь предпочтения гостей
Как приготовить говядину в вине по-бургундски
Чем занять детей, пока взрослые общаются за столом
Как легко завести разговор в компании, где все только что познакомились
О чём надо позаботиться, если собираешься позвать много гостей
Из каких сыров и ветчин собрать тарелку закусок к вину
Что делать, если пролил красное вино на белую скатерть
Какие есть правила классической сервировки стола
Какие игры можно предложить для взрослой компании дома
Как легко запомнить имена людей, которых тебе представили
