Дочернее предприятие «Росатома» создаст модель распространения эпидемий в РФ

По информации от РБК «Ферма данных» возникнет до конца текущего года.

Этот софт предназначен для прогнозирования распространение инфекций. Он будет создан структурой «Росатома» - ФГУП «Российский федеральный ядерный центр — Всероссийский научно-исследовательский институт технической физики им. академика Е.И. Забабахина» (ВНИИТФ).  

Для автоматического предсказывания распространения вирусных инфекций с использованием технологии искусственного интеллекта будут задействованы данные от МТС и «Сбера», а также из других источников, которые пока точно не названы.

Математическая модель призвана обеспечить средне- и долгосрочное описание распространения эпидемий в масштабах России. Она должна будет учитывать введение и снятие карантина, психологические и поведенческие характеристики различных групп населения, воздействие на них замедления и постепенного восстановления рабочей активности, а также вакцинацию.

В «Ферме данных» будут использоваться обезличенные треки траектории движения людей, а также учитываться транзакции и геолокации россиян.

В последние годы в России целый ряд научных учреждений занимается разработкой моделей прогнозирования распространения инфекций. Как отметил вирусолог, член-корреспондент РАН Александр Лукашев: «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».

По мнению Лукашева, подобной разработкой стоит заниматься не только математикам, но и медикам с социологами. «Важно также учитывать разную заразность больных, разную социальную активность людей, их разную восприимчивость к болезни, динамику коллективного и индивидуального иммунитета».

Инфекционист Евгений Тимаков главный врач клиники «Лидер-Медицина» также согласен с тем, что 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».

Возникнет ли риск по утечке данных тех людей, информация о которых будет использоваться в проекте?

Директор по развитию бизнеса центра противодействия кибератакам Solar JSOC компании «РТК-Солар» Алексей Павлов ответил: «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».