«Моделирование распространения вируса Эбола и разработка систем поддержки принятия решений с использованием аналитики больших данных» — это годичный проект FAU, поддерживаемый грантом в размере 400 000 долларов США между членами коалиции. Гранты на ответ NSF RAPID длятся один год. Механизм финансирования предназначен для исследований с острой необходимостью — как в случае широко распространенной вспышки Эболы — и часто используется при экологических катастрофах.Программа, находящаяся в разработке, будет использовать огромные объемы данных из различных источников, включая каналы Twitter, Facebook и Google.
Затем эти данные будут введены в систему поддержки принятия решений, которая смоделирует схему распространения вируса Эбола и создаст динамические графики и модели прогнозирующего распространения для результатов и воздействия на конкретного человека или конкретное сообщество. В результате этого исследования будут созданы вычислительные модели распространения вируса Эбола в США, что потенциально приведет к более точным прогнозам распространения болезни и инструментам, которые помогут идентифицировать людей, которые могут быть инфицированы, и выполнить обратный анализ для обнаружения возможный источник заражения для определенной социальной группы.«Наша программа быстро разрабатывается для выявления и визуализации семей и тесно связанных социальных групп, которые имели некоторый контакт с больным Эболой», — сказал Борко Фурхт, доктор философии, профессор кафедры компьютерной и электротехнической инженерии и компьютерных наук. FAU, директор NSF Center for Advanced Knowledge Enablement (CAKE) в FAU и главный исследователь гранта. «Отслеживание и сдерживание этой болезни требует огромных ресурсов.
Наша система может быть упреждающим подходом для разумного снижения риска заражения вирусом Эбола внутри сообщества или географического местоположения».Фурт работает с соавторами Хари Калва, доктором философии, профессором, Анкуром Агарвалом, доктором философии, доцентом, и Диндином Ван, доктором философии, доцентом кафедры компьютерной и электротехнической инженерии и компьютерных наук в FAU, а также с LexisNexis Risk Solutions, ведущим поставщиком технологий важной информации и компанией-партнером FAU’s CAKE.Помимо использования облачной вычислительной системы FAU, FAU будет использовать LexisNexis HPCC Systems®, проверенную на предприятии платформу с открытым исходным кодом для анализа и обработки больших объемов данных в средах 24/7.LexisNexis предоставит Фюрту и его сотрудникам большие данные, необходимые для разработки и моделирования программы по шаблонам распространения Эболы, а также свои знания в области анализа больших данных.
Данные будут полностью защищены и будут соответствовать требованиям Центров по контролю и профилактике заболеваний и Национального института стандартов и технологий для передачи информации общественного здравоохранения. Затем данные будут представлены в виде отчетов в ответственные государственные органы.«Этот проект является ярким примером важности промышленного и академического сотрудничества, — сказал Флавио Вилланустре, доктор медицинских наук, вице-президент LexisNexis Risk Solutions. «Мы стремимся работать с исследователями FAU и их сотрудниками, чтобы предоставить жизненно важную информацию, которая поддержит их усилия по разработке важных инструментов, которые окажут большое влияние на общественную безопасность и здоровье».Фюрт и его сотрудники также разрабатывают мобильный интерфейс, который позволил бы системе интеллектуально запрашивать передвижения человека и возможные контакты в районах, затронутых лихорадкой Эбола.
В соответствии с законами о конфиденциальности мобильная система поддержки принятия решений также будет иметь механизм уведомлений, который будет дополнительно информировать людей об уровне предупреждения в их конкретных областях и предупреждать их о том, где происходит вспышка заболевания в пределах географического местоположения."Например, если человек, зараженный вирусом Эбола, находился в кинотеатре накануне, другим людям, которые контактировали с этим человеком или находились поблизости, можно было бы предупредить о мониторинге и посоветовать им принять меры предосторожности. измеряет и следит за любыми признаками заболевания, такими как лихорадка или головная боль », — сказал Фюрт.
Этот проект является частью коалиции главных исследователей NSF по решению проблем больших данных для миграции при чрезвычайных ситуациях в области общественного здравоохранения. В коалицию входят FAU, Международный университет Флориды, Университет Мэриленда, округ Балтимор и Университет Миннесоты.В 2009 году Колледж инженерии и информатики FAU получил пятилетний грант от NSF на создание CAKE в качестве центра совместных исследований между отраслью и университетом, чтобы обеспечить основу для взаимодействия между профессорско-преподавательским составом университета и промышленностью в критически важных областях информационных технологий. связь и вычисления. В этих областях США существует 25 центров, поддерживаемых NSF.
На сегодняшний день CAKE завершила 30 прикладных промышленных проектов в области анализа больших данных, мультимедиа и интеллектуального анализа данных, обработки видео и изображений, а также облачных вычислений, датчиков и сетей. Эти приложения включают медицину и здравоохранение, окружающую среду, а также мобильную, общественную и промышленную сферы. Двадцать девять компаний присоединились к центру в качестве участников.
NSF недавно рекомендовал профинансировать CAKE Center для фазы II на период 2015-2020 годов.