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宋轩:科研战“疫” 预测为先

来源:《中国高新科技》期刊社    时间:2021-01-26    

  随着新冠病毒在全球蔓延,世界卫生组织将新冠肺炎全球风险级别提高为“非常高”。受此影响,境外输入病例和无症状感染病例日益增多。显然,新冠病毒的感染传播与人流移动有着密不可分的关联。新冠病毒肆虐全球的同时,科研人员们也在积极实验建模,旨在为防疫提供科学指导。来自南方科技大学的宋轩就是其中的一员,自疫情爆发以来,一直坚守在实验室,针对新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台。

  团队协作 创新科研

  宋轩一直通过大数据的分析与挖掘实现对城市尺度上的人类移动行为的感知、理解、建模、模拟和预测。通过对历史数据的挖掘,人们可以分析得到关于城市内在规律性的模式。通过对实时数据的理解,可以更精确地推断城市当前状态。同时做到基于对城市分析,对城市的过去,当前乃至未来状态有更深入的理解和更精确的预测。然而对于城市问题的解决,仅仅通过分析是不够的,还需要能够根据分析结果提出切实可行的决策方案。这需要综合考虑多方面因素,在优化目标与现实约束中寻求最优的组合解。宋轩认为:分析数据、建模实践、精准预测和模拟就是这个组合的最优解。

  在疫情爆发初期,宋轩将这一思路大胆地运用到新冠病毒传播的建模与预测中来。这不是毫无根据的莽撞行为,因为自2011年起,宋轩就和团队一起进行抗疫救灾工作,拥有超过10年的人流大数据分析和建模经验,曾多次参与国际抗疫救灾工作,十年磨一剑,最终将经验升华。“我的相关研究工作主要源于2011年东日本大地震和福岛核事故。这次灾难是人类历史上最大的复合型灾难之一,日本福岛县、宫城县和岩手县的大量灾民被海啸卷走。当时我在想,如果使用我们的研究成果提前预测和模拟人流移动,为灾民提供高效安全的避难路线,也许就可以挽救他们的生命。为此,我们开发了多个应急人流移动预测模型,并研发了一套系统帮助日本政府分析灾后灾民避难迁徙情况,从而制定更为高效的灾后重建政策。

  2014年,西非爆发了埃博拉病毒,我们团队运用在人流分析积累的研究成果帮助国际电信联盟分析了西非的人流移动和埃博拉病毒的传播感染情况。”介绍道。正是基于之前的经验,针对此次突发的新冠疫情,在南方科技大学学校和院系相关领导的组织和支持下,“新冠病毒传播建模预测项目组”紧急成立,由宋轩担任项目负责人,启动“针对新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台”的研发。宋轩表示,自己作为一名中国科学家更是责无旁贷,希望发挥所长助力抗疫。宋轩认为,在自然灾难和病毒面前,人类是渺小的。我们需要跨越国家、宗教和种族的界限,联合起来战胜它。作为科学工作者,虽不能与奋战一线的医护人员一般舍生忘死地抗疫,但希望可以尽一份绵薄之力。

 

  宋轩宋轩团队研发的人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒(COVID-19)传播建模预测和模拟推演平台

 


未知风险区域动态挖掘和风险轨迹示警

 


设定不同的公共防疫政策,动态模拟和推演传播感染情况

  AI驱动 助力防疫

  此次科研,时间紧任务重,宋轩以AI技术为基础,在城市尺度上挖掘潜在感染源和风险区域的模型,搭建针对新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台。

  推演平台是一个针对新冠病毒传播的大数据分析和AI建模平台,通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据,结合新一代的人工智能技术,完成对新冠病毒的传播和感染人群细粒度建模,从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。其中,预测和模拟推演模型完全由数据驱动,需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台,平台即可以自动完成模型迭代训练,并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。而平台模型的预测和模拟推演精度是由训练数据的质量、精细度和覆盖度决定的。人流大数据对项目起着关键作用,同时也让项目组面临极大的困难与挑战。如果使用人流大数据可以完成模型训练提升预测模拟和推演精度,但可能会涉及用户隐私。

  为最大程度地保护用户隐私,宋轩需要在不跟踪个人移动轨迹、仅使用聚合数据的情况下完成模型训练,这对模型选择和算法设计上提出了很高的要求。宋轩则想到了运用较为新颖的AI技术来应对这个挑战。后续,还将对算法和模型进一步改进和完善。历经一个月的研发,推演平台的核心功能已基本研发完成,通过新冠病毒和人流移动的映射模型的建立,可以对传染概率进行确定,分析潜伏期与传染代数等,同时也可以对隐藏病患与风险人群进行分析以及潜在病原地的挖掘。在以上功能基础上,平台可以实现在城市尺度上,基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟,并根据制定不同的隔离和公共防疫政策(如封闭特定城市区域或道路),动态推演和模拟传播感染情况,帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策。

  目前,推演平台的主要研发成员来自南科大计算机科学与工程系和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心,研发人员均以计算机科学为研究背景。宋轩表示,未来可能将联合更多校内院系,如南科大医学院和临床医院、未来网络学院、商学院、数学系等,加强交叉学科在平台上的交融应用,进一步完善项目。“我们希望更多拥有数据资源的单位可以一同参与进来,共同完善这个平台。”宋轩计划,后续将与相关部门开展合作,集合多方数据接入平台,进行更深层的测试,并完善改进平台。与此同时,平台也将无偿提供给防疫部门使用,通过实际需求及用户反馈,不断优化平台功能。

撰稿:徐 飞

本文刊发于《中国高新科技》杂志2020年第19期

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