Patrones de ocupaci\u00f3n en el \u00e1rea de Chicago generados usando el modelo Argonne CityCOVID. Cr\u00e9dito: Laboratorio Nacional de Argonne <\/p>\n
Con el COVID-19 alterando dr\u00e1sticamente la vida diaria de las personas en todo el planeta, el Laboratorio Nacional de Argonne del Departamento de Energ\u00eda de EE. UU. (DOE) se ha movido r\u00e1pidamente para unirse a la lucha mundial contra la pandemia. Entre los recursos m\u00e1s poderosos del laboratorio para la investigaci\u00f3n cient\u00edfica se encuentra la supercomputadora Theta, ubicada en Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), una instalaci\u00f3n para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE. Inmediatamente se reservaron m\u00e1s de 250 nodos de la m\u00e1quina para la investigaci\u00f3n m\u00faltiple de la enfermedad. <\/p>\n
Dirigida por el cient\u00edfico computacional de Argonne, Jonathan Ozik, y el miembro distinguido de Argonne, Charles (Chick) Macal, una de estas ramas de investigaci\u00f3n supervisa el desarrollo de modelos epidemiol\u00f3gicos para simular la propagaci\u00f3n de COVID-19 entre la poblaci\u00f3n.<\/p>\n
Los modelos son simulaciones a escala de la ciudad de Chicago, pobladas con poco menos de 3 millones de agentes que representan a personas que cumplen con sus horarios diarios y navegan alrededor de 1,2 millones de sitios (casas, escuelas, lugares de trabajo, etc.) que presentan posibilidades para que puedan conocer, o colocar, es decir, posibilidades de exposici\u00f3n. Despu\u00e9s de la exposici\u00f3n, un agente puede infectarse de manera grave, seg\u00fan el perfil del agente, que incluye caracter\u00edsticas de edad. Un cierto n\u00famero de los agentes infectados perece entonces.<\/p>\n
Estos modelos que funcionan durante un a\u00f1o simulado se revisan y mejoran diariamente, de acuerdo con los datos e informaci\u00f3n m\u00e1s actualizados. Estas actualizaciones avanzan hacia un flujo de trabajo completamente automatizado.<\/p>\n
\u00abEl flujo de trabajo ingiere datos epidemiol\u00f3gicos actualizados, por ejemplo, los que publica diariamente el Departamento de Salud P\u00fablica de Chicago, que sirven como trayectorias objetivo emp\u00edricas. Al compararlos con los resultados generados a partir del conjunto las ejecuciones del modelo, podemos estimar los par\u00e1metros subyacentes de la pandemia\u00bb, dijo Ozik. \u00abSon estos par\u00e1metros calibrados los que nos permiten ejecutar diferentes escenarios con el modelo\u00bb.<\/p>\n
Patrones de movilidad de los agentes, generados con el modelo Argonne CityCOVID. Cr\u00e9dito: Laboratorio Nacional de Argonne <\/p>\n
\u00abEsta es la simulaci\u00f3n granular m\u00e1s detallada de COVID-19 que existe en este momento en t\u00e9rminos de modelado de individuos que podr\u00edan estar en varios estados de enfermedad, incluidos infecciosos u hospitalizados\u00bb, dijo Macal.<\/p>\n
Los modelos siguen l\u00edneas de investigaci\u00f3n que ser\u00e1n familiares para cualquiera que siga el virus en los medios de comunicaci\u00f3n, por ejemplo, la diferencia en el resultado que se produce al implementar medidas de distanciamiento social durante muchos d\u00edas o semanas adicionales.<\/p>\n
\u00bb \u00bfCu\u00e1les son buenas formas de aliviar las medidas de distanciamiento social?\u00bb. pregunt\u00f3 Ozik. \u00abTodo el mundo est\u00e1 interesado en eso por razones muy obvias, pero no queremos hacer algo que solo crear\u00e1 otra calamidad dentro de unos meses\u00bb.<\/p>\n
Las demandas computacionales significativas del proyecto son el resultado de la componentes estoc\u00e1sticos (determinados aleatoriamente) de los modelos, que gobiernan las incertidumbres subyacentes y los par\u00e1metros de la simulaci\u00f3n. Estos par\u00e1metros rigen los comportamientos de los agentes, as\u00ed como la din\u00e1mica de progresi\u00f3n de la enfermedad y la transmisibilidad. Dentro del modelo, la transmisibilidad resume la probabilidad de que un agente susceptible se infecte, seg\u00fan la cantidad de tiempo que dos agentes pasan juntos.<\/p>\n
Redes de contacto end\u00f3genas, generadas con el modelo Argonne CityCOVID. Cr\u00e9dito: Laboratorio Nacional de Argonne <\/p>\n
\u00abCon este modelo, potencialmente hay muchas personas que interact\u00faan de muchas maneras diferentes: algunas pueden estar infectadas, otras pueden ser susceptibles y se mezclan en diferentes proporciones en una variedad de ubicaciones diferentes; hay diferentes ubicaciones como escuelas y lugares de trabajo donde partes muy diferentes de la poblaci\u00f3n interact\u00faan\u00bb, explic\u00f3 Ozik. \u00abLa multitud de posibilidades que presenta el modelo lo hacen cualitativamente diferente y cuantitativamente m\u00e1s complejo que un modelo estad\u00edstico o modelos compartimentales m\u00e1s simplificados, que son mucho m\u00e1s r\u00e1pidos de ejecutar\u00bb.<\/p>\n
Con la asistencia de optimizaci\u00f3n del personal de ALCF, la simulaci\u00f3n se ejecuta en Theta han utilizado m\u00e1s de 800 nodos a la vez. Como parte del flujo de trabajo automatizado, despu\u00e9s de estas ejecuciones de simulaci\u00f3n, los datos de salida se transfieren a Petrel (un servicio proporcionado por Argonne and Globus, una organizaci\u00f3n sin fines de lucro administrada por la Universidad de Chicago comprometida con la gesti\u00f3n de datos) para el almacenamiento de archivos y el posprocesamiento; este procesamiento posterior se completa en Bebop, un cl\u00faster de computaci\u00f3n de alto rendimiento operado por el Centro de recursos de computaci\u00f3n del laboratorio de Argonne que el equipo tambi\u00e9n aprovecha para las ejecuciones de simulaci\u00f3n.<\/p>\n
\u00abEs el panorama general lo que estamos tratando de capturar con estas simulaciones\u00bb, dijo Macal. \u00ab\u00bfC\u00f3mo podemos innovar y contribuir generando informaci\u00f3n que no est\u00e1 disponible en ning\u00fan otro lugar? Queremos tener un impacto en las decisiones que se est\u00e1n tomando sobre el distanciamiento social y la apertura de la sociedad\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Expandiendo los l\u00edmites de la medicina personalizada con computaci\u00f3n de alto rendimiento Proporcionado por el Laboratorio Nacional de Argonne Cita<\/strong>: Los investigadores usan los recursos de ALCF para modelar la propagaci\u00f3n de COVID-19 (2020, mayo 28) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-05-alcf-resources-covid-.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Patrones de ocupaci\u00f3n en el \u00e1rea de Chicago generados usando el modelo Argonne CityCOVID. Cr\u00e9dito: Laboratorio Nacional de Argonne Con el COVID-19 alterando dr\u00e1sticamente la vida diaria de las personas en todo el planeta, el Laboratorio Nacional de Argonne del Departamento de Energ\u00eda de EE. UU. (DOE) se ha movido r\u00e1pidamente para unirse a la … Continuar leyendo \u00abLos investigadores usan recursos de ALCF para modelar la propagaci\u00f3n de COVID-19\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-25840","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25840","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25840"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25840\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25840"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25840"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25840"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}