研究人员在Covid-19大流行模拟中发现了大量的不确定性

根据由UCL和CWI在荷兰的研究人员领导的国际研究的说法，预测Covid-19死亡率的计算机建模在其预测中包含了重大的不确定性。他们的文章“不确定对Covidsim流行病学守则预测的影响，这些信息在自然新闻项目中宣布的早期宣布，于2021年2月22日在自然计算科学中发表。

虽然在物理实验中，常见的做法是提供误差栏以及测量值，计算机模型的预测通常缺乏不确定性的衡量标准。尽管这些模型无可否可否且不可否认的模型是不可能的，并且用于高级别决策。国际研究团队认为，没有错误栏的计算预测可以绘制一个非常不完整的图片，他们在最近的一项研究中展示了一个计算机模型用于评估Covid-19干预情景。

这项研究是在VECMA项目中完成的，欧盟地平线2020研究和创新计划。在CWI，研究人员Wouter Edeling来自科学计算集团的大安克拉姆林涉及。Edeling，文章的第一个作者，以及量化建模不确定性的专家，为VECMA工具包的软件作了部分。这用于将不确定性量化（UQ）技术与来自2020年的英国帝国学院尼尔·弗格森的着名流行病学Covidsim模型联系起来。

'维度诅咒'

Edeling解释说：“对于具有Covidsim等参数数量大的模型，很难研究输入参数中的效果不确定因素对输出中的不确定性。具有许多参数意味着计算成本将是高度的 - 经常被提及作为“维度的诅咒”。我们调查如何尽可能高效地进行计算，通过发现输出不确定性最多的参数。通过专注于这些参数，可以提出良好的概率预测各国政府用于他们的决定。“

新方法非常有效。在测试Covidsim的稳健性时，研究小组发现，虽然代码包含940个参数，60个非常重要，但其中，只有19个占据了输出预测中的方差。其结果的一半整体变化是940输入参数中的三个：疾病的潜伏期，受感染者的延迟自隔开，以及社会疏散的有效性。虽然延迟时期是生物学参数，但其他两个（以及有影响力的相当少数人）与干预情景和人类行为有关。虽然它们代表了一个难度的建模任务，但与生物学方面不同，这些参数（以及它们模型的现象）可能受到政府政策的影响。

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