MIT（マサチューセッツ工科大学）は、新型コロナウイルス（COVID-19）感染拡大の新しいモデルを開発した。公式に入手可能なデータに基づき、流行に関する確立された疫学的方程式と、ニューラルネットワークに基づく推論を組み合わせたものだ。
画像クレジット：Chris J Ratcliff／Getty Images
新しいレポートで示されているモデルは、1月下旬から3月上旬の期間のデータでトレーニングすると、世界中のさまざまな地域における4月1日までの実際の蔓延を、正確に予測できることが判明している。そして、現在予定されているように、隔離措置を直ちに、あるいは近々に緩和したり廃止したりすると感染の「指数関数的な爆発」を招くことを示している。
MITの研究者は、新型コロナウイルスのデータだけに基づいてモデルを開発しようとしたが、SARSやMERSに関する情報を使用して大流行の進行状況を図示した人もいる。入手可能な新型コロナウイルスの情報と、実効的に隔離されていて、他人を感染させる恐れのない感染者の数のニューラルネットワークベースの概算を組み合わせることで、既存のモデルを超える精度のモデリングが可能となり、社会距離戦略と隔離方策の効果を正確に予測するとことができる。そして、それらの措置が縮小されたり、撤回された場合の影響を知ることになる。
MITのモデルによれば、来週あたりには、米国とイタ
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隔離ルールの緩和で新型コロナの発症が急増、MITの新たな機械学習モデルが示唆
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