Model Epidemiologiczny COVID
Dr inż. Franciszek Rakowski
Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW
I. Opis projektu
Model Epidemiologiczny ICM opisuje rozwój epidemii COVID-19 w Polsce. Umożliwia on przewidywanie potencjalnych ścieżek dalszego rozwoju epidemii, a także badanie różnych scenariuszy i efektów, jakie wprowadzają dynamicznie stosowane restrykcje administracyjne.
ICM UW, od początku pandemii COVID-19, tj od marca 2020 roku prowadzi projekt badawczo-ekspercki którego celem jest dostarczanie prognoz epidemiologicznych oraz analiza sytuacji epidemicznej w kraju. Wyniki tych badań przedstawiane są instytucjom państwowym odpowiedzialnym za opiekę zdrowotną, nadzór epidemiczny i decyzje administracyjne, wpływające na życie społeczne w kraju. Prognozy i analizy formułowane są na podstawie symulacji przeprowadzanych przy użyciu oprogramowania powstałego w ICM UW w poprzednich latach, a obecnie intensywnie rozwijanego tak, aby sprostać wymogom zmieniającej się sytuacji epidemiczno-administracyjnej.
Niniejszy projekt, poprzez podejmowaną działalność popularyzatorską w mediach przyczynia się do podniesienia poziomu wiedzy o epidemii zarówno wśród społeczeństwa jak i decydentów.
Przygotowywane prognozy zawierają predykcję nowych potwierdzonych przypadków zakażeń wirusem Sars-Cov-2, oraz informacje krytyczne dla organizacji pracy służby zdrowia: ilość potrzebnych łóżek i stanowisk respiratorowych w szpitalach dla pacjentów z chorobą COVID-19.
II. Zastosowanie superkomputera
| Nazwa superkomputera |
| OKEANOS – Superkomputer Cray XC40; Topola – klaster obliczeniowy Huawei E9000; Rysy – klaster akcelerowany z kartami GPU NVIDIA |
| Obliczenia |
| Przy pomocy superkomputera zrealizowano szereg symulacji mających na celu analizę potencjalnych ścieżek rozwoju epidemii. Niezmiernie ważnym czynnikiem jest też kalibracja modelu na podstawie danych dotyczących dotychczasowego przebiegu epidemii. Ponadto należy zwrócić uwagę na zmienną dynamikę procesu uwarunkowaną pojawianiem się nowych zmiennych, takich jak warianty wirusa, różne rodzaje szczepionek czy zanik odporności związany z upływem czasu. Liczba zadań obliczeniowych w czasie trwania kampanii: 33 800 (w tym 27 900 ukończonych) Łączna liczba wyników zbiorczych: ~1000 Łączna liczba prognoz wariantowych, analiz, symulacji oraz kalibracji: ~250 Liczba węzłów obliczeniowych: od 1 do 10 (1-8 dla symulacji, 10 dla złożonych etapów kalibracyjnych) Średni czas symulacji: 2 godziny Zużycie zasobów przy średnim zadaniu obliczeniowym: cpu=48, mem=124800M, node=1 Średnie zużycie CPU=55 dla jednego zadania obliczeniowego Technologia konteneryzacji: symulacje uruchamiane jako kontenery Singularity |
| Wykorzystane oprogramowanie |
| Autorskie oprogramowanie ICM UW |
| Osiągnięte korzyści |
| Moc obliczeniowa umożliwiająca analizę różnych scenariuszy rozwoju epidemii; redukcja czasu obliczeń; przestrzeń dyskowa umożliwiająca składowanie danych Wartość dodana: szybka pomoc techniczna ze strony administratorów superkomputera; elastyczność administratorów przy uzyskiwaniu tymczasowych rezerwacji na dodatkowe zasoby; ciągłe ulepszanie jakości pracy w środowisku obliczeniowym |
III. Efekty projektu
Oprogramowanie do symulowania pandemii stworzone w ICM umożliwia badanie wpływu potencjalnych obostrzeń na dalszy przebieg epidemii (liczbę zgonów) w ujęciu zarówno przestrzennie rozdzielczym jak i kontekstowo rozdzielczym, (tzw. symulacje wariantowe).
Przez cały okres trwania epidemii w Polsce, zespół powołany w ICM UW, wykorzystując zasoby obliczeniowe przeprowadzał dużą ilość (powyżej 50) analiz wariantowych, których wyniki były przedstawiane publiczne oraz przesyłane do współpracujących instytucji.
Epidemia tej skali co epidemia COVID-19 w zasadniczy sposób wpływa na wewnętrzne bezpieczeństwo państwa. W od marca 2020 roku do sierpnia 2021 roku odnotowano w Polsce ok. 150 tys. nadmiarowych zgonów. Jest to ogromna liczba. Często jedyną możliwością ograniczenia śmiertelności spowodowanej chorobą COVID-19 było wprowadzenia daleko idących restrykcji administracyjnych ukierunkowanych na ograniczenie fizycznych kontaktów pomiędzy ludźmi. Restrykcje te zaburzają normalne funkcjonowanie społeczeństwa i wprowadzają dodatkowe problemy i koszty społeczne. Optymalne stosowanie restrykcji jest zatem konieczne aby z jednej strony uchronić system służby zdrowia przed zapaścią i ograniczyć śmiertelność, a z drugiej strony umożliwić funkcjonowanie społeczeństwa jak najbardziej zbliżone do normalności.
Strona internetowa z opisem i wynikami projektu: https://covid-19.icm.edu.pl/
IV. Graficzna prezentacja wyników
