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  • 感染拡大の阻止のための動的ネットワークの中心性の研究(東京工業大学)

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発表内容の分類

  • 感染把握~治療に対する AI による支援

技術レベル

  • 現在、研究開発中である

利用するAI 技術

  • ネットワーク科学、疫学

感染症の拡大を阻止するためには、不特定多数と接する人や、異なる集団を結びつける人を重点的に隔離することが望ましい。人を頂点、人同士の接触を辺とする社会ネットワークにおいて中心的な人を見出したり、いつどれくらいの規模で感染拡大するかをシミュレーションする研究がネットワーク科学の分野で行われている。人の接触は現実には時間変化を伴うものであり、例えばAさんとBさんが昨日、BさんとCさんが今日接触したら、AさんからCさんには感染し得るが逆には感染し得ない。静的ネットワークにない特性をもつ動的ネットワークの中心性の定義やその計算の研究を進めている。                         

network_titech.png

担当研究室・研究者名及び連絡先

東京工業大学 情報理工学院 教授 村田剛志

(http://www.net.c.titech.ac.jp/, murata[atmark]c.titech.ac.jp)

東京工業大学 科学技術創成研究院 特任教授 Petter Holme

(https://www.wrhi.iir.titech.ac.jp/people/holme-petter/, holme[atmark]cns.pi.titech.ac.jp)

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