Зачем модельеру нужен компьютер
Обновлено: 02.07.2024
Растущая роль компьютерных моделей в бизнесе и государственной политике способствует более широкому пониманию того, какие компьютерные модели важнее, поэтому мы подготовили это пояснение, чтобы развеять сомнения и вопросы.
Гостевой пост Джо Пола, студента Имперского колледжа Лондона.
Эта статья была написана Джо Полом, студентом факультета научных коммуникаций Имперского колледжа Лондона. Джо работал с ODI последние пару месяцев.
Компьютерные модели оказались в центре внимания благодаря их важной роли в информировании правительств о мерах реагирования на Covid-19. Однако компьютерные модели уже десятилетиями используются в таких разнообразных областях, как прогнозирование изменения климата, экономический анализ и инженерия. Но что это такое? Как они работают? Надежны ли они?
Растущая роль компьютерных моделей в бизнесе и государственной политике делает более важным более широкое понимание того, что такое компьютерные модели, а также их роль в разработке политики. Поэтому в рамках работы Института открытых данных (ODI) в отношении Covid-19 мы подготовили это объяснение, чтобы развеять сомнения и вопросы.
Что такое модель?
Мир запутан, сложен и труден для понимания. Модели — это системы, созданные для имитации частей реального мира; системы, которые легче понимать, манипулировать и исследовать. Если эти системы хорошо спроектированы, мы можем больше узнать о реальном мире, изучая их.
Моделисты могут использовать множество различных методов для имитации реального мира. Например, модель может быть физической — например, модель самолета в аэродинамической трубе, которая имитирует то, как воздух проходит через крылья реального самолета, или деревянный манекен художника, используемый для оценки пропорций тела, когда у него нет модели человека. для работы.
Важно отметить, что модели — это не реальный мир, а его упрощенные версии, в которых основное внимание уделяется только тому, что мы хотим изучить в данной ситуации. Эти упрощения означают, что в модели будут отсутствовать некоторые детали или возникнут дополнительные искажения, которые необходимо хорошо понимать, чтобы правильно использовать модель. Однако модели могут быть невероятно мощными инструментами, которые можно использовать вместе с другими, чтобы помочь мыслить и направить процесс принятия решений.
Что такое математическая модель?
В математической модели язык и логика математики используются для описания аспектов реальной системы. Например, велосипедист может использовать ручку и бумагу, чтобы сделать простую модель одной из своих поездок. Взяв расстояние своего путешествия и разделив его на предсказанную скорость, они могли вычислить, сколько времени это займет у них. Для простого путешествия по плоской, ровной земле и без остановок этого было бы достаточно легко.
Однако более реалистичная модель должна учитывать такие факторы, как пробки, погода, местность, усталость или вероятность проколов. Хотя по-прежнему можно описать все эти различные вещи с помощью математики, было бы довольно сложно работать с уже довольно сложной моделью, чтобы получить прогнозируемое время в пути. В таких ситуациях, когда математика очень сложна и требует много времени для ее обработки, мы можем записать математику в компьютерный код и позволить компьютерам выполнить эту работу за нас.
Способность разработчиков моделей описывать сложные ситуации с помощью математики означает, что мы можем создавать компьютерные модели для изучения ситуаций, которые нецелесообразно или невозможно исследовать физически, например, погода через несколько дней, климат много тысяч лет назад, или поведение лекарства внутри человеческого тела .
Как работают компьютерные модели?
Обычно, чтобы понять окружающий мир, наши органы чувств передают наблюдения в наш мозг, а наш мозг фильтрует и переваривает эти наблюдения, чтобы понять, что происходит.
Вычислительные модели работают примерно так же. Первый шаг — выбрать набор переменных, с помощью которых можно описать выбранную вами реальную систему. Например, синоптики разработали набор датчиков, которые преобразуют погоду в том виде, в каком мы ее ощущаем, в набор чисел, понятных компьютерам. Эти числа будут соответствовать таким вещам, как температура, влажность, скорость ветра и количество осадков. Для компьютерных моделей, имитирующих экономику, могут использоваться такие показатели, как средние цены на товары для дома, уровень безработицы и процентные ставки.
После того, как данные собраны, их можно передать в вашу компьютерную модель, которая анализирует данные, пропуская их через ряд математических операций. Эти операции управляются компьютерным кодом.
Операции создадут новый набор чисел (ваши выходные данные), которые можно интерпретировать как описание другого состояния реальной системы, например, погоды через два дня.
Для чего используются модели?
Существует огромное количество разнообразных применений вычислительных моделей. Здесь я рассмотрю только три широких применения моделей — прогнозирование , исследование и объяснение — на основе категоризации используется Джими Адамсом в статье на Society Pages.
- Прогнозирование может быть наиболее распространенным применением вычислительных моделей: мы берем набор измерений из реального мира, вводим их в модель, и модель дает нам новый набор чисел, который предсказывает, что будет с миром. выглядеть в будущем. Такого рода моделирование обычно используется в прогнозировании погоды (какая погода будет завтра?), экономических предсказаниях (каким будет уровень безработицы через шесть месяцев?) или в обслуживании конструкций (когда нам нужно будет заменить этот конкретный компонент? ). Эти модели, как правило, работают лучше всего, когда применяются к стабильным, относительно хорошо понятным ситуациям, и использование их в новых, неизвестных ситуациях может быть спорным (например, моделирование, используемое для выставления оценок студентам в Англии в отсутствие экзаменов из-за отсутствия экзаменов). Covid-19 подвергся резкой критике ).
- Модели можно использовать для исследования ситуаций, которые нецелесообразно или невозможно исследовать в реальном мире. Примером этого является использование моделей для прогнозирования течения пандемии. Часто первой моделируемой ситуацией является сценарий «бездействия», когда серьезность пандемии прогнозируется при условии, что правительства не предпринимают никаких смягчающих мер. Затем разработчики моделей будут запускать модель несколько раз в разных условиях — например, включая влияние закрытия школ или запрета на массовые собрания — чтобы увидеть, какое влияние эти вмешательства оказывают на распространение болезни. Эти прогнозы могут быть не совсем точными, но результаты в разных условиях можно сравнивать друг с другом, чтобы информировать политиков о том, какие действия могут быть лучше или хуже.
- Модели также можно использовать для объяснения событий в прошлом. В этой ситуации мы создаем модели, которые пытаются имитировать реальный процесс, который мы не понимаем. Модель, которая может воспроизводить события из прошлого, может помочь нам понять, что вызвало эти события. Например, в понимании удара астероида, который привел к гибели динозавров, или того, как ранние люди взаимодействовали с неандертальцами.
Насколько надежны вычислительные модели?
Каждая модель создается для определенной цели и будет работать по-своему. Некоторые модели созданы для получения максимально точных прогнозов, пытаясь создать почти зеркальное отображение некоторых аспектов реального мира.
Такие модели регулярно используются для составления надежных прогнозов погоды по всему миру. Другие модели предназначены не для точного отражения реального мира, а для изучения идей и возможных сценариев. Они могут быть разработаны, чтобы помочь мыслить вместе с другими инструментами, а не полагаться на то, чтобы давать точные прогнозы. Однако такая тонкость иногда теряется, когда результаты модели просачиваются в заголовки газет, ленты Twitter и аргументы защитников политики.
Поэтому, когда вы видите, что результаты модели цитируются в поддержку чего-либо, возможно, стоит предварительно прочитать о цитируемой модели. Например, является ли это прогнозом или модель выдала несколько разных прогнозов, основанных на разных сценариях?
При правильном использовании вычислительное моделирование представляет собой чрезвычайно мощный метод, позволяющий получить глубокое и надежное представление о сложных проблемах. По мере того, как модели становятся более мощными, их роль в информировании решений в бизнесе и государственной политике будет только расти, поэтому повышение прозрачности становится все более важным как часть общественной подотчетности. Аналогичным образом, расширение обмена информацией помогает расширить знания и навыки в области моделирования, а также укрепить доверие между теми, кто использует модели, и теми, на кого они влияют.
Здесь показан суперкомпьютер Titan в Национальной лаборатории Ок-Ридж недалеко от Ноксвилля, штат Теннеси. Он может выполнять более 20 000 триллионов вычислений в секунду. Эта способность помогает запускать компьютерные модели сложных и динамических систем, таких как изменение климата Земли.
Национальная лаборатория Ок-Риджа
Поделиться:
8 января 2015 г., 7:00
Компьютеры используют математику, данные и компьютерные инструкции для создания представлений о реальных событиях. Они также могут предсказать, что происходит — или что может произойти — в сложных ситуациях, от климатических систем до распространения слухов по городу. А компьютеры могут выдавать результаты, и людям не приходится ждать годами или идти на большой риск.
Ученые, создающие компьютерные модели, начинают с важных характеристик любых событий, которые они хотят представить.Эти особенности могут быть весом футбольного мяча, который кто-то будет пинать. Или это может быть степень облачности, характерная для сезонного климата региона. Функции, которые могут изменяться или изменяться, называются переменными.
Затем специалисты по компьютерному моделированию определяют правила, управляющие этими функциями и их взаимосвязями. Исследователи выражают эти правила с помощью математики.
«Математика, встроенная в эти модели, довольно проста — в основном это сложение, вычитание, умножение и некоторые логарифмы», — отмечает Джон Лизасо. Он работает в Техническом университете Мадрида в Испании. (Логарифмы выражают числа как степени других чисел, чтобы упростить вычисления при работе с очень большими числами.) Но даже в этом случае для одного человека остается слишком много работы. «Мы говорим, вероятно, о тысячах уравнений», — объясняет он. (Уравнения — это математические выражения, в которых числа используются для связи между двумя равными величинами, например 2 + 4 = 6. Но обычно они выглядят сложнее, например [x + 3y] z = 21x – t )
Педагоги и родители, подпишитесь на шпаргалку
Еженедельные обновления, которые помогут вам использовать Новости науки для студентов в учебной среде
Спасибо за регистрацию!
При регистрации возникла проблема.
Решение даже 2000 уравнений может занять целый день при частоте выполнения одного уравнения каждые 45 секунд. Одна ошибка может испортить ваш ответ.
Более сложная математика может увеличить время, необходимое для решения каждого уравнения, в среднем до 10 минут. При таком темпе решение 1000 уравнений может занять почти три недели, если вы выкроите время, чтобы поесть и поспать. И опять же, одна ошибка может все испортить.
Напротив, обычные портативные компьютеры могут выполнять миллиарды операций в секунду. И всего за одну секунду суперкомпьютер Titan в Национальной лаборатории Ок-Ридж в Теннесси может выполнить более 20 000 триллионов вычислений. (Сколько будет 20 000 триллионов? Это количество секунд составит около 634 миллионов лет!)
Компьютерной модели также нужны алгоритмы и данные. Алгоритмы — это наборы инструкций. Они сообщают компьютеру, как принимать решения и когда производить расчеты. Данные — это факты и статистические данные о чем-либо.
С помощью таких вычислений компьютерная модель может делать прогнозы относительно конкретной ситуации. Например, он может отображать или имитировать результат удара определенного футболиста.
Компьютерные модели также могут работать с динамическими ситуациями и изменяющимися переменными. Например, какова вероятность дождя в пятницу? Модель погоды будет выполнять свои расчеты снова и снова, изменяя каждый фактор один за другим, а затем в различных комбинациях. После этого он сравнит результаты всех прогонов.
После корректировки вероятности каждого фактора будет выдан прогноз. Модель также будет повторять свои расчеты по мере приближения пятницы.
Чтобы измерить надежность модели, ученые могут заставить компьютер выполнить вычисления тысячи или даже миллионы раз. Исследователи также могут сравнить предсказания модели с ответами, которые они уже знают. Если прогнозы близко совпадают с этими ответами, это хороший знак. Если нет, исследователи должны проделать дополнительную работу, чтобы выяснить, что они упустили. Возможно, они не включили достаточно переменных или слишком много полагались на неправильные.
Компьютерное моделирование — это не одноразовая сделка. Ученые всегда узнают больше из экспериментов и событий в реальном мире. Исследователи используют эти знания для улучшения компьютерных моделей. Чем лучше компьютерные модели, тем полезнее они могут быть.
Сильные слова
алгоритм Набор правил или процедур для решения проблемы в виде последовательности шагов. Алгоритмы используются в математике и в компьютерных программах для поиска решений.
климат Погодные условия, преобладающие в районе в целом или в течение длительного периода.
компьютер Электронное устройство, которое обрабатывает информацию на основе правил, хранящихся в устройстве.
компьютерная модель Программа, работающая на компьютере и создающая модель или симуляцию объекта, явления или события реального мира.
компьютерная программа Набор инструкций, которые компьютер использует для выполнения некоторого анализа или вычисления. Написание этих инструкций известно как компьютерное программирование.
data Факты и статистические данные, собранные вместе для анализа, но не обязательно организованные таким образом, чтобы придать им смысл. Для цифровой информации (типа, который хранится в компьютерах) эти данные обычно представляют собой числа, хранящиеся в двоичном коде, представленном в виде строк нулей и единиц.
уравнение. В математике утверждение, что две величины равны. В геометрии уравнения часто используются для определения формы кривой или поверхности.
логарифм Степень (или показатель степени), в которую нужно возвести одно базовое число — умножить само на себя —, чтобы получить другое число. Например, в системе с основанием 10 10 нужно умножить на 10, чтобы получить 100. Таким образом, логарифм 100 в системе с основанием 10 равен 2. В системе с основанием 10 логарифм 1000 будет равен 3, log из 10 000 будет 4 и т. д.
имитировать (в вычислительной технике) Пытаться имитировать условия, функции или внешний вид чего-либо. Компьютерные программы, которые делают это, называются симуляторами.
переменная (в математике) Буква, используемая в математическом выражении, которая может принимать более одного значения. (в экспериментах) Фактор, который можно изменить, особенно тот, который можно изменить в научном эксперименте. Например, при измерении количества инсектицида, необходимого для уничтожения мухи, исследователи могут изменить дозу или возраст, в котором насекомое подвергается воздействию. В этом эксперименте переменными будут как доза, так и возраст.
Виртуальное Существо почти как что-то. Объект или концепция, которые виртуально реальны, были бы почти истинными или реальными, но не совсем. Этот термин часто используется для обозначения чего-то, что было смоделировано — или выполнено — компьютером с использованием чисел, а не с использованием частей реального мира. Таким образом, виртуальный двигатель можно увидеть на экране компьютера и проверить с помощью компьютерного программирования (но это не будет трехмерное устройство, сделанное из металла).
Цитаты
К. Ковальски. «Модели: как компьютеры делают прогнозы». Новости науки для студентов. 9 октября 2014 г.
С. Перкинс. «Возрождение динозавров». Новости науки для студентов. 4 марта 2014 г.
Д. Маккензи. «Крутые вакансии: Детективы данных».Новости науки для студентов. 17 декабря 2013 г.
С. Орнс. «Поток данных». Новости науки для студентов. 13 декабря 2013 г.
Д. Маккензи. «Крутые работы: математика как развлечение». Новости науки для студентов. 19 декабря 2012 г.
О Кэтиэнн Ковальски
Кэтиэнн Ковальски сообщает обо всех видах передовой науки. Ранее она занималась юридической практикой в крупной фирме. Кэти любит ходить в походы, шить и читать. Она также любит путешествовать, особенно семейные приключения и поездки на пляж.
Классные ресурсы для этой статьиДля этой статьи доступны бесплатные ресурсы для преподавателей. Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ:
Гостевая редакция
Создание моделей и игра с ними всегда были популярным хобби. Модели поездов, автомобилей, лодок, самолетов, вертолетов и ракет позволяют нам опосредованно испытать некоторые острые ощущения и волнение от транспортных средств, которые у нас, возможно, никогда не будет возможности управлять в реальной жизни. Модели известных зданий, людей и событий помогают углубить наше понимание, предоставляя конкретные представления, которые задействуют наши чувства. Построение моделей — это один из способов разобраться (иногда в буквальном смысле) с аспектами нашего мира, которые в противном случае были бы за пределами нашего понимания. По этой причине музеи заполнены моделями, а модели широко используются в образовании. Но моделирование и сборка моделей доставляют такое удовольствие, что многие люди делают это самостоятельно, ради развлечения, как покажет беглый тур по любому хорошему хобби-магазину или магазину игрушек. Разным людям нравятся разные виды моделей, начиная от предметов повседневного обихода, таких как автомобили и дома, и заканчивая вещами, которые никогда не были такими, как звездолеты и оборотни.
Я считаю, что одним из следствий продолжающейся революции производительности и цены в вычислительной технике станет рост компьютерного моделирования как популярного хобби. Подобно современному моделированию, действия по компьютерному моделированию будут варьироваться от создания статических моделей, отображающих структуру и внешний вид вещей (т. е. VRML-моделей известных зданий), до динамических симуляций, позволяющих игроку испытать на себе последствия вещей, которые неэкономичны или невозможны. делать в реальной жизни (т.е. подтасовывать параметры экологии планеты). Физические модели могут предоставлять виды в разрезе, которые позволяют увидеть аспекты чего-то, что было бы невидимо в реальном артефакте, но компьютерные модели также могут предоставлять инструменты визуализации и средства объяснения, которые поддерживают несколько точек зрения, от микроскопических до космических, и интегрированный доступ к достаточно справочных материалов, чтобы утолить чью-либо жажду знаний. Физические модели, воспроизводящие поведение, ограничены физикой мира, в то время как компьютерные модели имеют гораздо более слабые границы. Чтобы запускать модели самолетов и моделей ракет, нужны большие поля, но только большой процессор и память, чтобы запускать их компьютерные модели. Физические модели требуют места и материалов для сборки и работы, компьютерные модели требуют места на диске. Для большинства людей с компьютерами уже проще найти место на диске для VRML-модели мечети Сулеймана, чем найти место на полке для такой же подробной физической модели.Поскольку цены на компьютеры продолжают падать, а цены на жилье — нет, эта разница будет ощущаться еще сильнее. Модель VRML также намного легче стирать, а когда она надоедает, ее намного легче утилизировать. Физические модели живых существ могут воспроизвести очень мало моделей поведения по сравнению с имитационными моделями, а физические модели просто не могут охватить явления видового и концептуального уровня, которые делают модели искусственной жизни и искусственного интеллекта. Компьютерные модели позволяют вам управлять компаниями и цивилизациями, сражаться и развивать новые виды, действия, которые просто невозможны с физическими моделями, при этом основной ценой является потеря сна.
Несомненно, вы можете вспомнить о существующих коммерческих продуктах, таких как Sim-игры от Maxis и различные модели QuickTime VR, которые уже доступны. Действительно, эти идеи выросли из созерцания таких продуктов. Тем не менее, я считаю, что есть несколько достижений, как технологических, так и социальных, которые необходимы, прежде чем компьютерное моделирование станет настолько популярным, насколько это возможно. В оставшейся части этого эссе рассматривается, почему популяризация компьютерного моделирования в качестве хобби может быть мудрым решением для общества и как это можно сделать.
За исключением тех, кто может этим заниматься, почему кого-то должно интересовать компьютерное моделирование как хобби? Неспособность нашей образовательной системы подготовить людей к сегодняшнему технологическому миру хорошо известна. Демократические идеалы находятся под угрозой, когда граждане недостаточно хорошо разбираются в науке и математике, чтобы понять их влияние на государственную политику. Экспресс-курсы по «компьютерной грамотности» или составление списков фактов, которые, возможно, захочет узнать каждый хорошо образованный человек, не являются решением проблемы. Запоминание списка ключевых фактов, например, не поможет кому-то понять, как оценивать статистические данные или возможные долгосрочные последствия небольшого, но устойчивого изменения в системе со сложной динамикой. Вместо этого я считаю, что значительная часть ответа заключается в том, чтобы рассматривать симуляции и компьютерные модели как новые выразительные средства.
Представьте себе влияние на человеческую культуру, если бы навыки запуска, интерпретации и создания компьютерных моделей были так же широко распространены, как сегодня навыки чтения, интерпретации и написания текста. У человека на улице появятся новые интеллектуальные инструменты для осмысления окружающего мира. Принятие решений может улучшиться, поскольку общественное понимание проблем выходит за рамки звуковых фрагментов. Туман, окружающий экономические прогнозы и другие виды использования и злоупотребления статистическими данными в политике, может хотя бы немного рассеяться. В отличие от многих герменевтических действий, порожденных информационным веком, моделирование побуждает смотреть вовне на то, что моделируется, что может привести к большей вовлеченности и меньшей пассивности. Широкое распространение компьютерного моделирования в качестве хобби кажется мне одним из явно необходимых аспектов расширения участия в культурной жизни, точно так же, как чтение для удовольствия и письмо для личных целей были необходимыми движущими факторами для широкого использования текста.
Консерваторы могут рассматривать идею компьютерного моделирования как хобби, аналогичного другим формам моделирования, как ересь. В самом деле, я считаю, что было бы трагедией, если бы компьютерное моделирование полностью заменило более традиционные занятия по моделированию. Никто не должен упустить опыт создания материального объекта, представляющего что-то, что они находят действительно интригующим. Однако в современном мире многие люди уже упускают этот опыт. Радости компьютерного моделирования пересекаются с радостями физического моделирования: менее осязаемые, но более разнообразные. Навыки, необходимые для компьютерного моделирования, совпадают с навыками, необходимыми для физического моделирования: меньше ловкости рук, больше вычислительной и логической ловкости. В идеале компьютерное моделирование должно дополнять физическое моделирование там, где они пересекаются. Действительно, уже существуют программы для проектирования авиамоделей и авиасимуляторы, которые имитируют опыт полета на радиоуправляемом самолете, так что первые пятьдесят ошибок, сделанных при обучении полетам, не стоят десятков часов ремонтных работ каждая. С другой стороны, пластичность среды значительно увеличивает спектр явлений, которые могут быть смоделированы компьютером, а не физическими моделями. Этот увеличенный диапазон увеличивает вероятность того, что кто-то найдет какое-то занятие, которое его интересует: если кто-то не находит гоночные автомобили захватывающими, возможно, он найдет создание животных, которые могут процветать в пустынной среде, политику, предотвращающую вымирание тигров, или агенты, способные постоять за себя в онлайн-обсуждении президентской политики, больше по вкусу.
По мере того, как компьютерное моделирование становится все более популярным хобби, появится множество возможностей. Школы будут использовать создание и интерпретацию симуляций с частотой, приближающейся к частоте чтения и письма. Компании будут продавать модели, наборы для моделирования и наборы данных. Организации будут спонсировать конкурсы моделирования с призами в таких категориях, как самая высокая точность, самая элегантная и самая эффективная в вычислительном отношении симуляция. Частью удовольствия от хобби является общение с единомышленниками. Сеть — очевидная среда для публикации документов, кода и данных. Цифровые библиотеки могут играть ценную роль в качестве центра обмена данными и моделями. В конечном счете, самая важная возможность для всех нас — исследовать наш мир лучше, чем когда-либо прежде.
- Чтобы протестировать систему, не создавая ее в реальности (создание реальных систем может быть дорогостоящим и занимать много времени)
- Чтобы предсказать, что может произойти с системой в будущем (точная модель позволяет нам двигаться вперед в виртуальном времени, чтобы увидеть, что система будет делать в будущем).
- Обучать людей пользоваться системой, не подвергая их риску (Учиться управлять самолетом очень сложно, и ошибки будут допущены. В реальном самолете ошибки могут быть фатальными!)
- Чтобы исследовать систему в мельчайших деталях (модель системы можно увеличивать/уменьшать или вращать. Время можно останавливать, перематывать и т. д.)
Построение модели [ изменить ]
Принцип построения модели [4]: задачи должны быть разработаны таким образом, чтобы можно было создать модель, касающуюся:
- Элементы
- Отношения и операции между этими элементами
- Шаблоны и правила, регулирующие эти отношения
Что такое полезная модель? [править]
Два разных типа моделей [ изменить ]
детерминированная Модель или симуляция, в которой не используется случайность.
Стохастическая модель или симуляция, в которой используются случайные числа, поэтому состояния системы и выходные результаты нельзя точно предсказать от запуска к запуску.
Есть ли у меня модель? [править]
- Я определил важные особенности/факторы событий, которые я надеюсь представить.
- Я определил правила, управляющие этими функциями и их отношениями.
- Я математически выразил эти правила
- Я сделал поправку на вероятность каждого фактора.
Стандарты [ изменить ]
Ссылки [ изменить ]
Укажите ожидаемый результат предстоящего действия или события.
Наблюдайте, изучайте или проводите подробное и систематическое исследование, чтобы установить факты и сделать новые выводы.
Укажите точное значение слова, фразы, понятия или физической величины.
Вычислительное моделирование — это использование компьютеров для моделирования и изучения сложных систем с использованием математики, физики и информатики. Вычислительная модель содержит множество переменных, характеризующих изучаемую систему.Моделирование выполняется путем корректировки переменных по отдельности или в комбинации и наблюдения за результатами. Компьютерное моделирование позволяет ученым проводить тысячи смоделированных экспериментов с помощью компьютера. Тысячи компьютерных экспериментов определяют несколько лабораторных экспериментов, которые с наибольшей вероятностью решат изучаемую проблему.
Современные вычислительные модели позволяют изучать биологическую систему на нескольких уровнях. Модели развития болезни включают молекулярные процессы, межклеточные взаимодействия и то, как эти изменения влияют на ткани и органы. Изучение систем на нескольких уровнях известно как многомасштабное моделирование (МСМ).
Вычислительные модели используются для моделирования и изучения сложных биологических систем. Изображение предоставлено ISB
Модели прогнозирования погоды делают прогнозы на основе многочисленных атмосферных факторов. Точные прогнозы погоды могут защитить жизнь и имущество, а также помочь коммунальным предприятиям планировать увеличение мощности, которое происходит при экстремальных климатических изменениях.
В авиасимуляторах используются сложные уравнения, которые управляют полетом самолета и реагируют на такие факторы, как турбулентность, плотность воздуха и осадки. Симуляторы используются для обучения пилотов, проектирования самолетов и изучения того, как самолеты меняются при изменении условий.
Моделирование землетрясений направлено на спасение жизней, зданий и инфраструктуры. Вычислительные модели предсказывают, как состав и движение конструкций взаимодействуют с подстилающими поверхностями, чтобы повлиять на то, что происходит во время землетрясения.
Отслеживание инфекционных заболеваний. Вычислительные модели используются для отслеживания инфекционных заболеваний среди населения, определения наиболее эффективных вмешательств, а также мониторинга и корректировки вмешательств для уменьшения распространения болезни. Выявление и внедрение мер, направленных на сдерживание распространения болезни, имеют решающее значение для спасения жизней и снижения нагрузки на систему здравоохранения во время пандемий инфекционных заболеваний.
Клиническая поддержка принятия решений. Вычислительные модели интеллектуально собирают, фильтруют, анализируют и представляют информацию о здоровье, чтобы предоставить врачам рекомендации по лечению заболеваний на основе подробных характеристик каждого пациента. Системы помогают обеспечить информированный и последовательный уход за пациентом при его переводе в соответствующие больничные учреждения и отделения и сдаче различных анализов в ходе курса лечения.
Прогнозирование побочных эффектов лекарств. Исследователи используют компьютерное моделирование, чтобы помочь разработать лекарства, которые будут наиболее безопасными для пациентов и с наименьшей вероятностью будут иметь побочные эффекты. Такой подход может сократить много лет, необходимых для разработки безопасного и эффективного лекарства.
Моделирование распространения инфекционных заболеваний для определения эффективных вмешательств. Точное моделирование инфекционных заболеваний опирается на многочисленные большие наборы данных. Например, оценка эффективности социального дистанцирования в отношении распространения гриппоподобных заболеваний должна включать информацию о дружбе и взаимодействии людей, а также стандартные биометрические и демографические данные. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают новые вычислительные инструменты, которые могут включать новые доступные наборы данных в модели, предназначенные для определения наилучших направлений действий и наиболее эффективных вмешательств во время пандемического распространения инфекционных заболеваний и других чрезвычайных ситуаций в области общественного здравоохранения.
Многомасштабное моделирование (MSM) — это сложный тип вычислительного моделирования, который включает в себя несколько уровней биологической системы. Изображение предоставлено ISB.
Отслеживание эволюции вируса во время распространения инфекционного заболевания. РНК-вирусы, такие как ВИЧ, гепатит В и коронавирус, постоянно мутируют, вырабатывая лекарственную устойчивость, избегая иммунного ответа и вызывая новые инфекции. Образцы секвенированных патогенов от тысяч инфицированных можно использовать для идентификации миллионов эволюционирующих вариантов вируса. Исследователи, финансируемые NIBIB, создают вычислительные инструменты для включения этих важных данных в анализ инфекционных заболеваний медицинскими работниками. Новые инструменты будут созданы в сотрудничестве с CDC и доступны в Интернете для исследователей и медицинских работников. Этот проект улучшит эпиднадзор и лечение заболеваний во всем мире и позволит разработать более эффективные стратегии искоренения болезней.
Преобразование беспроводных данных о состоянии здоровья в улучшение здоровья и здравоохранения. Устройства для мониторинга здоровья в больницах и носимые датчики, такие как умные часы, генерируют огромные объемы данных о состоянии здоровья в режиме реального времени.Медицинское обслуживание на основе данных обещает быть быстрым, точным и менее дорогим, но непрерывные потоки данных в настоящее время превышают возможности использования информации. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают вычислительные модели, которые преобразуют потоковые данные о здоровье в полезную форму. Новые модели обеспечат физиологический мониторинг в режиме реального времени для принятия клинических решений в Национальной детской больнице. Команда математиков, биомедицинских информатиков и персонала больниц будет создавать общедоступные данные и программное обеспечение. Проект будет использовать рынок беспроводных медицинских услуг стоимостью 11 миллиардов долларов, чтобы значительно улучшить здравоохранение.
Человеческое и машинное обучение для индивидуального управления вспомогательными роботами. Чем серьезнее двигательные нарушения человека, тем сложнее ему управлять вспомогательными механизмами, такими как кресла-коляски с электроприводом и роботизированные руки. Доступные средства контроля, такие как устройства для вдоха и выдоха, не подходят для людей с тяжелым параличом. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают систему, позволяющую людям с тетраплегией управлять роботизированной рукой, одновременно продвигая физические упражнения и поддерживая остаточные двигательные навыки. В технологии используются интерфейсы «тело-машина», которые реагируют на минимальное движение конечностей, головы, языка, плеч и глаз. Первоначально, когда пользователь двигается, машинное обучение усиливает сигнал для выполнения задачи с помощью робота-манипулятора. Помощь сокращается по мере того, как машина передает управление все более опытному пользователю. Этот подход направлен на то, чтобы расширить возможности людей с тяжелым параличом и предоставить интерфейс для безопасного обучения управлению роботами-помощниками.
Читайте также: