FAU erhält National Science Foundation Schnelle Antwort Erteilen zu entwickeln, innovative computer-Modell für Ebola-Ausbreitung

Jul 24, 2019
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FAU erhält National Science Foundation Schnelle Antwort Erteilen zu entwickeln, innovative computer-Modell für Ebola-Ausbreitung

Identifizierung und Verfolgung von natürlichen Personen betroffen, die durch das Ebola-virus in dicht besiedelten Gebieten stellt einen eindeutigen und dringenden Herausforderungen in der überwachung der öffentlichen Gesundheit. Derzeit Kartierung der Ausbreitung des Ebola-virus erfolgt manuell. Forscher an der Florida Atlantic University ’s College of Engineering and Computer Science“ erhielt einen National Science Foundation (NSF) Schnelle Antwort Erteilen (RAPID) entwickeln ein innovatives Modell für die Ebola-Ausbreitung mithilfe von big-data-analytics-Techniken und-tools.

„Modellierung Ebola-Ausbreitung und die Entwicklung von Decision Support-Systeme Mit Big Data Analytics“ ist ein ein-Jahres-Projekt an der FAU und wird unterstützt durch eine $400.000 Zuschuss zwischen Koalition Mitglieder. NSF RAPID response grants letztes Jahr. Der Finanzierungsmechanismus soll für die Forschung mit einem dringenden Bedarf – wie ist der Fall mit den weit verbreiteten Ebola-Ausbruch – und wird oft für Umweltkatastrophen.

FAU erhält National Science Foundation Schnelle Antwort Erteilen zu entwickeln, innovative computer-Modell für Ebola-Ausbreitung

Das Programm, unter Entwicklung wird massive Mengen von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Twitter-feeds, Facebook und Google. Diese Daten werden dann zugeführt wird in einem decision support system, das Modell der verteilten Muster des Ebola-virus, und erstellen Sie dynamische Diagramme und predictive-Diffusions-Modelle auf die Ergebnisse und die Wirkung auf entweder einer bestimmten person oder einer bestimmten Gemeinschaft. Als ein Ergebnis dieser Forschung, computational verbreiten Modelle für Ebola in den USA erstellt werden, potenziell führt zu mehr präzise nach vorne Vorhersagen der Krankheit die Ausbreitung und tools zu helfen, Einzelpersonen zu identifizieren, die möglicherweise infiziert sind, und führen Sie die trace-back-Analyse suchen, um die mögliche Quelle der Infektion für eine bestimmte soziale Gruppe.

„Unser Programm entwickelte sich schnell zu identifizieren und zu visualisieren, Familien und eng verbundenen sozialen Gruppen, die haben einige Kontakt mit einem Ebola-Patienten,“ sagte Borko Furht, Ph. D., professor in der Abteilung für Computer-und Elektrotechnik und informatik an der FAU, Direktor des NSF Center for Advanced Knowledge Enablement (KUCHEN) an der FAU, und principal investigator des Zuschusses. „Tracking-und mit dieser Krankheit erfordert enorme Ressourcen. Unser system kann ein proaktiver Ansatz, um angemessen mindern das Risiko der Ebola-Ausbreitung innerhalb einer Gemeinschaft oder einem geografischen Standort.“

Furht ist die Arbeit mit Mitarbeitern Kalva, Hari, Ph. D., professor, Ankur Agarwal, Ph. D., associate professor, Dingding Wang, Ph. D., assistant professor, Department of Computer and Electrical Engineering und Computer Science an der FAU, sowie mit LexisNexis Risk Solutions, ein führender Technologie-Anbieter von wichtigen Informationen und einem Partnerunternehmen der FAU-KUCHEN.

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