Как вы получаете вирус на самолете?

Справедливо или нет, самолеты имеют репутацию для микробов. Однако, есть способы, чтобы минимизировать риски.

Исторические исследования, основанные на движениях группы людей и животных предлагаю три простых правила:

• уходить от тех, что находятся слишком близко.
• двигаться в сторону те, что находятся далеко.
• совпадать с направлением движения своих соседей.

Это исследование особенно используется для авиаперелетов, где существует повышенный риск инфекционных заболеваний, таких, как недавно по всему миру вспышка коронавируса, который вызывает COVID-19 заболевания.

«Авиакомпании используют несколько зон в интернате», — сказал Ашок Сринивасан, профессор кафедры компьютерных наук Университета Западной Флориды. «При посадке в самолет, люди блокировали и заставили стоять рядом с человеком, положив багаж в бен-люди очень близки друг к другу. Эта проблема обостряется при использовании многих зон. Высадка гораздо мягче и быстрее-там не так много времени, чтобы заразиться.»

Сринивасан является главным исследователем новые исследования на модели пешеходной динамики, которая недавно была использована при анализе процедуры, чтобы уменьшить риск распространения болезни в самолетах. Исследование было опубликовано в журнале PLoS One в марте 2020.

В течение многих лет ученые опирались на скорости (самоходная динамику лицо) модели социальных сил модель, которая относится к каждому человеку как точечной частицы, аналог атома в молекулярной динамике. В таких симуляторах, сил притяжения и отталкивания между атомами управляющие движением атомов. Проносились модель изменяет код и заменяет атомам с людьми.

«[Проносились модель] изменения значений параметров, которые управляют взаимодействием между атомами, так что они отражают взаимодействие между людьми, при этом сохраняя функциональную форму той же», — сказал Сринивасан.

Сринивасан и его коллеги использовали умчался модель для анализа риск вспышки Эболы в 2015 году, которое широко освещалось в СМИ по всему миру. Однако, одно ограничение быстродействия модели является то, что он медленно, — что затрудняет своевременное принятие решений. Ответы нужны быстро в таких ситуациях, как вспышка, как COVID-19.

Исследователи решили, что необходимо на модели, которые могут имитировать те же самые приложения как умчался, но значительно быстрее. Они предложили спокойным модель (для ограниченного линейного перемещения индивидов в толпе). Штиль производит аналогичные результаты, чтобы умчался, но не на основе кода МД. Другими словами, спокойный был разработан, чтобы работать быстро.

Как умчался, спокойный был предназначен для имитации движения в узкие, линейные проходы. Результаты их исследования показывают, что спокойно выполняет почти 60 раз быстрее, чем мчался модели. Помимо прироста производительности, исследователи также смоделирован дополнительный пешеходный поведения.

«Спокойная модель преодолели ограничения умчался, где требуется принятие решений в режиме реального времени», — сказал Сринивасан.

Вычислительные Работы С Использованием Фронтера

Ученые разработали спокойная модель с нуля, чтобы он мог эффективно работать на компьютерах, особенно на GPU (графических процессоров.

Для их исследования, Сринивасан и его коллеги использовали-Фронтера, #5 самый мощный суперкомпьютер в мире и самый быстрый учебный суперкомпьютер, по данным ноябрьского рейтинга 2019 организации мира Top500. Frontera расположен в Техасе продвинутый вычислительный центр и при поддержке Национального научного фонда.

«После того, как синие воды начали сворачиваться, Фронтера был естественный выбор, учитывая, что это был новый НФС, финансируемых флагманской машины», — сказал Сринивасан. «Один вопрос у вас есть ли у вас подготовлено достаточное количество сценариев, чтобы охватить весь диапазон возможностей. Мы проверить это путем создания гистограммы количества интереса и, видя, если гистограмма сходится. Используя Фронтера, нам удалось выполнить достаточно большой моделирования, что теперь мы знаем, что точный ответ выглядит как».

На практике это не выполнимо, чтобы сделать точные прогнозы из-за неопределенности, особенно на ранних стадиях эпидемии — это то, что делает вычислительный аспект исследования сложных.

«Нам нужно создать большое количество возможных сценариев, чтобы охватить весь диапазон возможностей. Это делает его трудоемким», — сказал Сринивасан.

Команды подтвердили свои результаты, исследовав высадка раза на трех различных типах самолетов. Поскольку одна симуляция не запечатлеть разнообразие моделей движения человека, они выполняют моделирование с помощью 1000 различных комбинаций значений и сравнил его с эмпирическими данными.

Используя Фронтера ГПУ подсистемы, исследователям удалось получить время расчета до 1,5 минут. «С помощью графических процессоров оказался удачный выбор, потому что мы смогли внедрить эти модели в COVID-19 чрезвычайной ситуации. Графические процессоры на Фронтере являются средством получения ответов быстро».

Но подождите — модели не учитывают экстремальные события? В плане общей подготовки, Сринивасан хочет, чтобы люди понимали, что научные модели часто не захватить экстремальных событий точно.

Хотя там были тщательные эмпирические исследования на несколько рейсов, чтобы понять человеческое поведение и чистоту поверхностей и воздуха, крупная вспышка инфекции-это экстремальное событие — данные из типичных ситуаций может захватить его.

Насчитывается около 100 000 рейсов в среднем в день. Очень маловероятных событий может привести к частым вспышкам инфекции только потому, что количество рейсов настолько велико. Хотя модели предсказывали передачи инфекции в самолеты, так как маловероятно, там были несколько известных вспышек.

Сринивасан является примером.

«Принято считать, что инфекция распространилась в самолеты происходит в два ряда в передней и задней части пациента показатель», — сказал он. «Во время вспышки атипичной пневмонии в 2002 году, на немногих рейсы с распространением инфекции, это было в основном верно. Однако одна вспышка приходится более половины случаев, и половина зараженных сидело более двух строк на этом рейсе. Один может возникнуть соблазн посмотреть на эту вспышку как обособленную. Но ‘выброс’ имело наибольшее влияние, и поэтому люди дальше, чем на два ряда подальше составляли значительное число людей, инфицированных ОРВИ на рейсах.»

В настоящее время, в связи с COVID-19, типичные инфицированный человек считается претит 2.5 другие. Однако, там были общины были единым супер-разбрасыватель’ заразил большое количество людей и сыграл ведущую роль в вспышке. Воздействие таких экстремальных явлений, а также трудности в моделировании их точно делает прогноз сложно, по Сринивасан.

«В нашем подходе, мы не стремимся точно прогнозировать фактическое количество дел», — сказал Сринивасан. «Скорее, мы пытаемся выявить уязвимости в другие правила или процедурные варианты, такие как различные процедуры посадки в самолет. Мы создаем большое количество возможных сценариев, которые могут произойти и рассмотреть ли один вариант-это постоянно лучше, чем другие. Если она есть, то ее можно считать более надежным. В процессе принятия решений постановка, один, возможно, пожелает выбрать более надежный вариант, а не полагаться на ожидаемые значения с прогнозом».

Некоторые Практические Советы

Сринивасан имеет некоторые практические советы для читателей.

«Вы может быть все еще быть в опасности [вируса] даже если вы находитесь дальше, чем на шесть футов», — сказал он. «В дискуссии с моделистов, кто ратует за это, оказывается, что эти модели не займет поток воздуха в счете. Просто как мяч идет дальше, если вы бросаете его с ветром, капель, несущих вирусы будут идти дальше в направлении потока воздуха».

Это не просто теоретические рассуждения. В Сингапуре, они отметили, что вытяжное отверстие из туалета использовал пациенту положительный результат на новый коронавирус и отнести его в воздушный поток.

«Модели не учитывают все факторы, влияющие на реальность. Когда ставки высоки, можно пожелать, чтобы ошибаться на стороне осторожностью», — заключает Сринивасан.

сделать разницу: спонсорские возможности