由此也開啟了全民“宅”家模式,那些我們無處安放的青春則變成了朋友圈中一場(chǎng)場(chǎng)花式家庭娛樂、烹飪大賽。對(duì)于普通人來說,勤洗手、少出門,就是對(duì)疫情最大的貢獻(xiàn)。當(dāng)然,對(duì)于那些有愛心、有技術(shù)、有能力的小伙伴來說,所能做出的貢獻(xiàn)還遠(yuǎn)不止如此。

出門買菜與取快遞,哪個(gè)更安全?

自疫情發(fā)生之日起,作為家里唯一的青壯年男性,我就主動(dòng)承擔(dān)起了出門買菜的“重任”。不過在選擇買菜地點(diǎn)的時(shí)候,我和老婆卻發(fā)生了分歧——老婆青睞小區(qū)附近大超市,附近還未出現(xiàn)確診病例,“咱們這里還是很安全的”;而我更希望去距離較遠(yuǎn)、但采用會(huì)員制的某連鎖超市,理由是會(huì)員制的超市人少……

究竟是去聽起來更安全的附近超市,還是去人流量更少卻更遠(yuǎn)的超市呢?在這個(gè)問題上,我和老婆各執(zhí)一詞并爭(zhēng)論不休。最終,雖然并不認(rèn)同老婆的那套“理論”,但為了家庭和諧我還是選擇了距離更近的超市,正所謂“大丈夫能屈能伸”。

(全民居家隔離,老爺們兒肩負(fù)超市買菜重任)

或許你覺得這個(gè)問題像是個(gè)笑話,但在疫情之下類似的事情并不少見。比如,最近許多餐館陸續(xù)營業(yè),外賣小哥也開始忙碌起來。那么問題來了,叫外賣與取快遞,究竟哪個(gè)更安全呢?再比如,3月份有許多企業(yè)都開始正式復(fù)工了,那么坐公共交通和騎自行車,哪一項(xiàng)更安全呢?

從感性來說,我們都知道,盡可能減少出門和接觸是最安全的。但是“宅在家”總不是生活的常態(tài),一旦我們外出,除了戴好口罩做好防護(hù)之外,如何最大限度降低自身染病的風(fēng)險(xiǎn)?或者說,我們是否可以通過模擬病毒傳播路徑進(jìn)行有效的分析和推測(cè),并對(duì)病毒的傳播方式進(jìn)行量化呢?

答案是肯定的,而且從學(xué)術(shù)界到IT界許多專家們正在進(jìn)行這樣的嘗試。今天我們要介紹的,就是這樣一款有趣的“病毒模擬器”。

用科技模型助力疫情防控

這款精確的應(yīng)用程序是由一位來自微軟中國、“有情懷”的程序員小哥開發(fā)的,用于推導(dǎo)病毒在人群中的傳播路徑,

基于有狀態(tài)粒子機(jī)來開發(fā),主要體現(xiàn)基于POI的人物移動(dòng)效果。該程序內(nèi)核基于NETCore開發(fā),支持跨平臺(tái)運(yùn)行,跨平臺(tái)導(dǎo)出GIF,圖形界面為Windows WPF。

在邏輯層面上,這款“病毒模擬器”采用的是“接觸即有幾率傳播”的模型——假設(shè)病毒有一個(gè)感染半徑X,對(duì)于半徑內(nèi)的人每次有Y%的幾率傳感給對(duì)方。如此,就可以在系統(tǒng)中隨機(jī)設(shè)置N個(gè)興趣點(diǎn)(POI),人員會(huì)在興趣點(diǎn)之間隨機(jī)流動(dòng),借此觀察一定人數(shù)和范圍內(nèi)病毒的傳播曲線。

原本按照微軟小哥的設(shè)想,原有模型采用“健康人”、“傳染者”、“康復(fù)者”概念,它假定每個(gè)傳染者在特定時(shí)間內(nèi)會(huì)傳染給N個(gè)健康人。但是因?yàn)椴《緜鞑サ乃俣忍?沒過幾天疫情確診人數(shù)就從幾百人達(dá)到了上萬人,原有的模型沒有考慮空間因素,所以它無法計(jì)算隔離與非隔離的情況,而且無法處理不同地圖下人員行為的差異。

隨著疫情的發(fā)展,模擬器也歷經(jīng)不斷的迭代與升級(jí),總體模擬人數(shù)從最初的1000人擴(kuò)大到了70萬人,實(shí)時(shí)模擬量也從最初的1000人增加到了4萬人,從而可以模擬縣市級(jí)別的人員流動(dòng)與活動(dòng)范圍軌跡,對(duì)于疫情的防控也起到了很大幫助。

升級(jí)的版本中采用了改良版模型——采用“毒圈”概念,每個(gè)傳染者會(huì)傳感給附近特定范圍內(nèi)的N個(gè)人,傳染方式采用“毒圈疊加”算法,既每個(gè)傳染者單位時(shí)間會(huì)向健康人添加“感染度”,當(dāng)感染度滿的時(shí)候,這個(gè)健康人會(huì)變成傳染者。傳染度會(huì)疊加,以模擬多個(gè)傳染者在附近的時(shí)候感染概率的增加;當(dāng)附近沒有傳染者的時(shí)候,傳染度會(huì)歸0。

這樣就解決了疫情感染人數(shù)爆發(fā)的問題,也讓模型更趨近于真實(shí)的場(chǎng)景表現(xiàn)。這也讓我們對(duì)于病毒傳播方式從感性的認(rèn)知上升到了理性的量化數(shù)字——從實(shí)際模擬情況來看,即便在目前隔離(出門概率很低)情況下,受感染的概率也和人群的出門距離以及時(shí)間呈平方比上升。

不僅如此,模擬器還可以模擬在有限醫(yī)療資源情況下,床位狀況對(duì)于疫情擴(kuò)散的影響。采用改良型POI可以支持從圖片加載POI,并支持CSV文件導(dǎo)出,在表現(xiàn)界面上也有大幅度變化。這樣形成的數(shù)據(jù)有助于我們更方便的借助分析工具進(jìn)行虛擬疫情分析。雖然模擬器本身不能指導(dǎo)我們下決策,但是它可以用于決策推演。

這就好比行軍作戰(zhàn)時(shí)候的“參謀長”,能夠在關(guān)鍵時(shí)刻提供給我們重要的建議和思考。

我們可以通過4張不同類型的病毒模擬GIF圖片,更清楚地觀察到時(shí)間、距離和目標(biāo)位置所呈現(xiàn)出的差異。這里,我們將病毒傳播分為活躍度和POI兩個(gè)維度——活躍度代表了人物出門、逛街的概率,活躍度值越高,出門、逛街的概率越高;而POI則代表了興趣點(diǎn)的數(shù)量,比如超市、菜市場(chǎng)、菜鳥驛站等等,POI的數(shù)字越大說明POI散布越多,意味著出門距離越近(時(shí)間越短)。

(低活躍度低POI)

第一張圖代表了大多數(shù)人的情況,比如去每周一次離家很遠(yuǎn)的超市或者菜市場(chǎng)買菜。模擬結(jié)果顯示,由于低POI導(dǎo)致出門比較遠(yuǎn),所以我們可以明顯看到病毒從聚集地傳播開,但并不會(huì)實(shí)現(xiàn)快速傳播,傳播范圍也有限。

(低活躍度高POI)

第二張圖所呈現(xiàn)的場(chǎng)景也是最近很常見的,就是低活躍度高POI,比如一周一次去家門口的便利店,或者時(shí)常出門取快遞。模擬結(jié)果顯示,由于人群傾向于呆在家,而且高POI使得出門之后很快就可以回家,所以也沒有造成病毒的大面積傳播,而只是零星的出現(xiàn)。

(高活躍度低POI)

第三張圖是高活躍度高POI,比如時(shí)常跑到遠(yuǎn)距離的超市,俗稱就是“出去浪”。結(jié)果就是我們很明顯地看到,盡管POI高使得人群出門時(shí)間不長,但是高活躍度使得人群仍然會(huì)集中在POI附近,導(dǎo)致病毒像煙花一樣爆裂地傳播起來,絕大部分區(qū)域都有感染。

(高活躍度高POI)

最后一張圖是最可怕的,高活躍度低POI,有點(diǎn)類似于現(xiàn)在意大利或者韓國等國外的情況,大家依然在不斷地頻繁出門與社交。模擬的結(jié)果也很觸目驚心,因?yàn)閮蓚€(gè)關(guān)鍵因素疊加,使得病毒在極短的時(shí)間內(nèi)擴(kuò)散開,全場(chǎng)都呈現(xiàn)出嚴(yán)重的感染情況,意味著病毒的發(fā)展不受控制。

其實(shí)正如模擬器所呈現(xiàn)的那樣,如果將我們自身比作圖片中的某個(gè)小綠點(diǎn),外出的時(shí)間越遠(yuǎn)、時(shí)間越長,接觸到其他人的幾率越高,受感染的概率也會(huì)越高;而且軟件告訴我們,這種概率是呈指數(shù)級(jí)提升的,也就是說每增加1分鐘,都會(huì)增加成倍的風(fēng)險(xiǎn)。

這也就解釋了我們文章最初提到的問題,買菜究竟是去家附近的大超市還是去更遠(yuǎn)的會(huì)員制超市?答案很明顯——就近購買,因?yàn)樵蕉虝r(shí)間風(fēng)險(xiǎn)越低,也讓我再次感慨老婆大人的“明智”。其他出行方式也是一樣。如果不是自駕車出行,那么我們還是盡可能選擇接觸少、時(shí)間短的交通工具。

(老婆大人最英明!)

這個(gè)病毒模擬器軟件雖然看似簡單,但是在邏輯設(shè)計(jì)和模型推理上卻是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)靡唤z不茍,同時(shí)圖形化的界面讓我這樣的文科生也能夠一目了然。目前,模擬器已經(jīng)迭代到了V3版本,該版本重寫了界面系統(tǒng),并采用DirectX硬件加速渲染,使得圖形性能提升了10倍以上,這樣也就大大增強(qiáng)了可視化效果。在模擬規(guī)模上,V3版本如今可以支持2-4萬人實(shí)時(shí)模擬顯示,因?yàn)樾阅芨?可以實(shí)時(shí)觀測(cè)到人群像水流一樣流動(dòng)。

精益求精的微軟小哥表示還會(huì)對(duì)模擬器做進(jìn)一步的升級(jí),接下來的V4版本中將引入GPU加速、改良POI引擎,并優(yōu)化界面設(shè)計(jì),使其更符合科研應(yīng)用的需求;而在談到未來更長遠(yuǎn)的計(jì)劃時(shí),包括分布式計(jì)算引擎、Webassembly、嵌入瀏覽器等許多功能也將不斷加入其中,讓軟件日趨完善。

很顯然,隨著軟件的不斷升級(jí)與迭代,功能的不斷豐富與完善,尤其是覆蓋范圍和模擬人數(shù)的不斷提升,僅靠微軟小哥一人已經(jīng)越來越難適應(yīng)復(fù)雜的需求,畢竟個(gè)人的業(yè)余時(shí)間也是有限的。為此,小哥也將所有程序開源在GitHub托管平臺(tái)上,任何有興趣的小伙伴都可以點(diǎn)擊下面這個(gè)鏈接了解更多信息或者貢獻(xiàn)自己的力量:https://github.com/JohnMasen/VirusSimulator

對(duì)于大多數(shù)人來說,我們對(duì)于病毒的認(rèn)知來源于媒體的報(bào)道,來源于朋友間的道聽途說,我們看著每天疫情通報(bào)的數(shù)據(jù)不斷變化,卻并不了解病毒的傳播路徑與方式。而這款病毒模擬器所實(shí)現(xiàn)的,則是一種全新的、可視化、具象化的方式,就如同每個(gè)人都置身于圖片之中,感受病毒帶來的震撼與威脅。

借助于這個(gè)模擬器,我們可以清楚地看到在不同的活躍度與POI維度下模型所呈現(xiàn)出的場(chǎng)景,這些場(chǎng)景也讓我們明確了自身的責(zé)任與義務(wù)。相比于那些奮戰(zhàn)在抗疫一線的醫(yī)生、護(hù)士、警察、記者等“逆行者”們,我們都是普通人,但是普通人也可以貢獻(xiàn)自己的力量,也可以借助科學(xué)的技術(shù)手段切身感受到健康的可貴。

幸好,如今的疫情數(shù)字已經(jīng)在一天天減少,我們身邊聽到的好消息也在不斷增多。相信要不了多久,

寒冬就將過去,迎接我們的將是山花爛漫。

生成海報(bào)

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