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Tech バークレー研究所が機械学習で新型コロナと季節との関連を調査するプロジェクト

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バークレー研究所が機械学習で新型コロナと季節との関連を調査するプロジェクト

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Image by Miroslava Chrienova from Pixabay

少なくとも日本では、夏に向かうにつれて新型コロナウイルス感染の勢いは衰えているようにみえるが、果たしてこれが季節に関連したものかどうかはわからない。

新型コロナの感染/重症化率と、気温やビタミンD(日光にあたることで増加)、紫外線の量との関連を示唆する研究は枚挙にいとまがないが、季節に関わる変数は無関連との見解を示す研究も無数にあり、相当複雑なテーマであることがうかがえる。

こうしたなかローレンス・バークレー国立研究所が、新型コロナが季節性のものかどうかを精査するプロジェクトを立ち上げた。

変数間の複雑な相互作用をAIで解析

新型コロナの振る舞いについては、ロケーションによる違いが明らかで、たとえば、市政の介入による影響を除外しても、ニューヨークの死亡率はカリフォルニアの4倍になる可能性があるとのこと。

影響があることがはっきりしている人と人との接触率以外にも、気温、湿度、UV、これらにも深く関するエアロゾルの状態、人々の健康状態や活動状況……など、変数間の相互作用が複雑だ。

こうした複雑なテーマをデータで解析するのはAIの得意領域。今回新たに結成された研究チームは、気候モデリング、データ解析、機械学習、地理空間分析のエキスパートで構成されている。

最終的には地域レベルでの予測を可能に

同プロジェクトでは、気候や天候、社会的要因がどのように相互作用するかを解明。データを総合的に分析し、最終的には地域レベルでの予測が可能になることを目指す。

新型コロナの振る舞いに影響する環境因子の特定に必要なデータが出そろうのが、夏の終わりから秋の初めとのことで、その時期にまず第一フェーズの分析が開始される予定となっている。

そして、第二フェーズでは、個別シナリオにもとずいた予測を行う予定。うまくいけば、新たな新型コロナ対策の指針となってくれそうだ。

参照元:Using Machine Learning to Estimate COVID-19’s Seasonal Cycle/ Berkeley Lab
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