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  • 人の繋り方を考慮したエージェントベースの感染伝播のシミュレーション(九州大学)

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発表内容の分類

  • 感染症の伝搬抑制、人の社会的行動把握に対する AI による支援

技術レベル

  • コアの技術は有するがアイデア段階

利用するAI 技術

  • マルチエージェントシミュレーション、複雑ネットワーク

自粛要請の数値目標は、人との接触の八割減だが、この根拠はSIRモデルで算出される。このモデルでは人との繋りが考慮されず、誰とでも同じ確率で接触する。また、自粛の量は人に依存するが、このような状況を扱えない。そこで、複雑ネットワークの知見を取り入れ、現実の繋りに近い社会的つながりを持つエージェントベースのシミュレーションで、より現実に近い予測ができると期待される。

担当研究室・研究者名及び連絡先

e-Science研究室・池田 大輔(daisuke[atmark]inf.kyushu-u.ac.jp)

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