流行は収まったが、学校の開始は何度も延期されている。プログラムシミュレーションでその理由がわかる

流行は収まったが、学校の開始は何度も延期されている。プログラムシミュレーションでその理由がわかる

全国的な「オンライン授業」が始まって1か月、湖北省以外の省では新型コロナウイルスの新規感染者もそれほど多くない。なぜ学校はまだ授業を再開しないのか。おそらくコンピューターシミュレーションから答えが見つかるでしょう。

新型コロナウイルスの流行に対する抑制措置が実施されてから1か月以上が経ち、流行は緩和したようだ。多くの省で新規感染者数は0人となり、湖北省以外の省でも新規感染者数は大きくなく、企業も続々と業務を再開し始めている。しかし、学生たちは依然として自宅で遠隔授業を受けています。多くの人が困惑するかもしれません。最近、学校でウイルスが蔓延しているというビデオがインターネット上で話題になった。このビデオから、学校を開校しないことが非常に賢明であることがわかります。

動画アドレス: https://www.bilibili.com/video/av91399996

このビデオは、学校内にウイルス感染者がいた場合に、さまざまな防疫措置の下で病気が広がる様子をシミュレーションしたものです。一般的には以下の4つのタイプに分けられます。

  1. 対策なし
  2. 授業中はマスクを着用してください。
  3. 授業中はマスクを着用し、体調の悪い生徒は校内の指定された場所に隔離されます。
  4. 授業に出席する際はマスクを着用してください。体調が悪くなった学生はキャンパス内の指定された場所に隔離され、残りの学生は寮で隔離されます。

シミュレーション

対策を講じなければ、すぐに学校全体が感染した。

最初のシミュレーションは、防護措置を講じていない状況でした。このケースでは、学生はウイルスに感染していましたが、潜伏期間中であったため発見されませんでした。

潜伏期間中に感染者は動き回り、多くの人に急速に感染させ、その感染者がさらに他の人に感染させ、10日以内に全員が感染します。

マスク着用で感染率は低下するが、それでも封じ込めることはできない

2 番目のシナリオでは、学校内のすべての教師と生徒がマスクを着用することを前提としています。ここでは、マスクによって感染の可能性を 60% まで減らすことができると単純に仮定します。

この時点で、患者ゼロ号が他人に感染させる能力は抑制されているものの、いったん感染が始まれば、全員が感染するのは時間の問題であることがわかります。

キャンパス内の隔離は一定の効果をもたらす

指定隔離ポイントが設けられた場合、感染者が見つかった場合は隔離されるのでしょうか?

ウイルスには潜伏期間があり、病気が発症する前に、潜伏期間中の患者が健康な人に感染する可能性があるため、状況は依然として同じです。そのため、指定隔離では一部の人しか隔離できず、感染者全員を一か所に集めることはできず、結果的に学生のほぼ全員が感染している状況となっている。

病気が発見された後、職員全員が寮に隔離された。

最後に、誰かが病気になった場合、病気の人は指定された場所に隔離され、残りの学生は寮で隔離されることを想定しています。

このことから、誰かが病気になった場合、隔離されていたとしても、潜伏期間中の未感染者がまだ多数存在し、健康な学生とともに寮に戻ると、寮内の他の人に感染させてしまうことがわかります。したがって、潜伏期間中に病人や感染者がいないという幸運な寮(シミュレーションではほぼ不可能)がない限り、ほぼ全員が感染することになります。

したがって、ビデオは次のように結論づけています。「授業と学校を休校にするのは絶対に正しい」。

このシミュレーション方法は単純な確率分析を行うに過ぎないが、新型コロナウイルスが蔓延している現状を考えると、慎重に考えざるを得ない。現在、このビデオの背後にあるシミュレーション コードは GitHub でオープンソース化されています。このプロジェクトは Unity エンジンを使用して完成しており、ユーザーは圧縮パッケージをダウンロードして使用できます。

プロジェクトアドレス: https://github.com/YunxiuXu/Virus-School

ソーシャルメディアのレビュー

このビデオが公開されると、ソーシャルメディア上で大きな注目を集めました。人工知能の専門家で南京大学の教授である周志華氏は、このビデオを転送した。

知乎ネットユーザーの多くは支持を表明し、学校再開を延期するのは賢明な措置だが、重要な瞬間には明確な計算をしなければならないと述べた。

この答えは、Zhihuのネットユーザー「Short Nail Sean」からのものです。

少数のコメンテーターは現場の教師であり、学校生活パターンを理解している彼らは、学校が本当に始まれば、実際の感染状況はシミュレーションよりもさらに悪くなるだけだと述べた。

現在入手可能な情報に基づくと、全国の大学の登校日はほとんどがまだ延期中です。流行中は予防と制御の意識を高めることに加え、気を緩めることはできません。現時点では、家に留まることが最善策です。

<<:  マッキンゼーは、2030年までに1億人の中国人が転職に直面し、世界中で8億人がロボットに置き換えられると予測している。

>>:  10 のカテゴリ、142 のデータソース、中国語 NLP データセットがオンライン検索で利用可能になりました

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

人間と機械のコラボレーション: セキュリティ業務における人工知能

商業的な AI の成功のほとんどは、教師あり機械学習 (ML) に関連しています。たとえば、スマート...

「機械学習アーキテクチャ」 現実世界の機械学習システムのアーキテクチャ

機械学習では、ML モデルの作成とパッケージ化を支援する ML 開発プラットフォームの概要を説明しま...

Python の高度なアルゴリズムとデータ構造: treap を使用してデュアル インデックスを実装する (パート 1)

\上記で紹介したヒープ構造では、データを部分的にしかソートできません。つまり、一部の要素のソートし...

遅めのエクスタシー!動画の動きがどんなに大きくても、写真はスムーズに主役の代わりを務めることができる|Meta & シンガポール国立大学

最後に家族は喜びました。今では、ビデオの主人公をたった 1 枚の写真に置き換えることができ、その効果...

蘇寧電子商取引プラットフォームにおけるAI技術+短編動画の応用

[51CTO.comより引用] 2018年5月18日〜19日、51CTO主催のグローバルソフトウェア...

情報抽出における画期的な進歩! NLP は大規模に実装されようとしているのでしょうか?

AI におけるブレークスルーには、一般的に 3 つの種類があります。学術ランキングで上位を占め、学...

中国科学院は、プログラマーがバグを見つけるのを助けるために大きなモデルを使用し、102の論文を分析し、これらの解決策をまとめた。

中国科学院は「バグ発見」に着手し、一気に N 個の解決策をまとめました。魔法の武器は大きなモデルです...

...

...

機械学習に関する12の現実世界の真実

導入現実世界で働くときには、直面しなければならない事実がいくつかあります。この記事ではそれについて説...

ビッグデータと人工知能 - 機械的思考から統計的思考へ

[[384196]]今日は、ビッグデータ、人工知能、認知問題の解決の関係ロジックについて話す記事を書...

AIoTの生死に関わる状況:将来的にはAIoTは非常に収益性が高いが、現時点ではAI+IoTは非常に高価

Huawei が初めて AIoT 戦略を発表したり、JD.com が IoT 事業を Xiaojin...

CISO が AI のリスクとメリットのバランスを取る方法

すべての AI プロジェクトにはある程度のリスクが伴い、生成 AI の急速な成長と展開により、セキュ...

違反した企業は売上高の6%の罰金を科せられる可能性がある。EUは人工知能技術の監督を強化する予定だ。

海外メディアの報道によると、欧州委員会は最近、企業がEUの規則に違反し、禁止されている人工知能アプリ...

データガバナンスとビッグモデル統合の実践

コスト削減と効率向上の観点から、機械学習チームの構成を例に挙げ、Dipu TechnologyのDe...