Что нам стоит мир построить? Заразим — и будем жить!

Автор: Денис Балуев
Опубликовано в журнале "Компьютерра" №11 от 22 марта 2005 года.

С ростом гигабайт и гигагерц компьютерной технике становится все проще симулировать окружающую нас реальность. Главным потребителем такой имитации является Голливуд с его бесконечными блокбастерами, но с недавних пор к средствам имитационного моделирования стали прибегать чиновники и военные — суперкомпьютеры и уникальное программное обеспечение, как правило, дешевле «натурных испытаний» и позволяют последовательно отрабатывать различные варианты событий. Новая мода не обошла стороной и такую острую проблему, как терроризм, а точнее, одно из его проявлений с приставкой «био».

Сотрудники Лос-Аламосcкой национальной лаборатории (LANL) представили научному миру свою недавнюю (Некоторые подробности об EpiSims были объявлены еще в мае прошлого года, но внимание широкой публики этот проект привлек только сейчас, после публикации в авторитетном научном журнале Scientific American) разработку под названием EpiSims. Со схожей по названию популярнейшей компьютерной игрой The Sims ее роднят разве что главные персонажи — люди, вот только в EpiSims они не столько живут, сколько… болеют и умирают. Ведь в Лос-Аламосе создан масштабный эпидемиологический симулятор.
Традиционные модели распространения инфекций, принятые в эпидемиологии, носят весьма усредненный характер — как правило, ученые оперируют лишь числом людей, которые будут заражены возбудителем болезни. Конечно, модель уточняется с учетом реальных исторических данных, характера поведения жителей конкретного региона и т. п., но ее результаты не всегда обладают необходимой степенью точности (хотя и позволяют в принципе ответить на вопрос об эффективности тех или иных методов, препятствующих распространению инфекции, — будь то принудительный карантин или массовая вакцинация населения).

Для повышения точности прогнозов в LANL решили кардинально изменить уровень сложности модели: виртуальную копию города (прототипом послужил Портленд, штат Орегон) населяет 1,6 млн. человек разных профессий, социального статуса, возраста, пола и характера. Вместе с подробнейшей схемой железнодорожных и автомобильных трасс, светофоров и прочей транспортной инфраструктуры, совмещенной с динамикой ее загрузки, исследователи получили одну из самых сложных и приближенных к реальности моделей поведения человеческого сообщества. Теперь, внося в модель виртуальные очаги инфекции (например, бубонной чумы — именно с нее в рамках борьбы с биотерроризмом в 2000 году начиналась разработка EpiSims), можно отслеживать скорость распространения заразы в зависимости от различных факторов, принимать контрмеры и оценивать их эффективность. И первые эксперименты в виртуальном городе уже дали любопытные, расходящиеся со стандартными моделями результаты.

Эпидемиологи часто используют в своих теориях понятие социальной сети, узлами которой являются отдельные индивидуумы, а связями служат их контакты друг с другом. В большинстве социальных сетей есть узлы, число связей у которых существенно выше среднего. Это люди, в силу профессии или характера имеющие большое количество ежедневных контактов, — политики, актеры, врачи, продавцы крупных магазинов и др. По аналогии с компьютерно-сетевой терминологией такие узлы получили название хабов. Существует мнение, что для надежного заслона инфекции необходимо каким-либо образом «исключить» хабы из сети — например, ограничив их контакты или вакцинировав раньше остальных. Результаты работы EpiSims показали, однако, что подобная тактика неэффективна, поскольку в социальной сети модели обнаружилось необычайно высокое количество так называемых коротких путей — используя их, люди контактируют друг с другом без помощи хабов. Более того, выяснилось, что структура социальной сети очень напоминает фрактальную — каждый из жителей по сути сам представляет собой маленький хаб!

Какой же фактор в борьбе с возбудителями заболеваний признан по результатам моделирования наиболее значимым? На первом месте оказалась оперативная работа медслужб по локализации первичных очагов болезни. Второй по важности фактор — время реакции властей на угрозу эпидемии, тогда как сама стратегия, избранная для борьбы с инфекцией, не оказывает существенного влияния на потери среди населения. В общем, «промедление смерти подобно», и суперкомпьютерная модель в который раз это доказала.

Ясно, что даже самая точная модель не сможет предсказать исход борьбы с эпидемией хотя бы в силу того, что по мере детализации объем вводимых данных растет лавинообразно. Кроме того, в силу вступает множество случайных факторов (такие, например, как место возникновения очага инфекции или погодные условия), предсказать которые просто невозможно. Однако для проверки различных гипотез по борьбе с биотерроризмом, а также для понимания механизмов распространения опасных болезней EpiSims подходит замечательно. Поэтому уже в конце апреля ученые планируют закончить модель распространения гриппа и использовать ее для разработки наиболее эффективных сценариев борьбы с опасным вирусом. В отличие от чумы, с этой заразой каждый из нас сталкивался хотя бы раз в жизни, и будет здорово, если благодаря новому симулятору люди станут болеть пореже.