अशोका यूनिवर्सिटी ने थॉटवर्क्स के साथ मिलाया हाथ, कोविड-19 के प्रसार को ट्रैक करने के लिए करेंगे सिमुलेशन मॉडल का निर्माण
अशोका यूनिवर्सिटी और थॉटवर्क्स ने भारत में COVID-19 के प्रसार के लिए पहला अल्ट्रा-लार्ज-स्केल एजेंट-आधारित सिमुलेशन मॉडल विकसित करने के लिए एक शोध सहयोग की घोषणा की है। BharatSim नामक मॉडल, एपिरस्ट पर निर्मित होता है, जो कि एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है जिसे हाल ही में थॉटवर्क्स द्वारा विकसित और जारी किया गया है।
सोनिपत स्थित अशोका यूनिवर्सिटी (फोटो क्रेडिट: NDTV)
BharatSim में प्रत्येक व्यक्ति को कंप्यूटर पर "एजेंट" के रूप में सिम्युलेटेड किया जाता है। एजेंटों के गुणों को जिला और राज्य स्तर के जनसांख्यिकीय अध्ययनों से ज्ञात करने के लिए चुना जाता है, जिसमें आयु वितरण, लिंग अनुपात, जनसंख्या घनत्व और स्वास्थ्य संकेतक शामिल हैं। मॉडल में भौगोलिक जानकारी भी शामिल होगी।
मॉडल शुरू में विस्तार के स्तर पर भारतीय आबादी के 5% का प्रतिनिधित्व करेगा जो महामारी की रिसर्च मॉडलिंग के लिए सबसे उपयोगी है। आने वाले महीनों में, इसका विस्तार 40% तक भारतीय आबादी का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाएगा। डेवलपर्स की टीम का नेतृत्व अशोका यूनिवर्सिटी में भौतिकी और जीव विज्ञान के प्रोफेसर गौतम मेनन द्वारा किया जा रहा है, और हर्षल हयातनगरकर, थॉटवर्क्स में कंप्यूटर वैज्ञानिक, इंजीनियरिंग फॉर रिसर्च (ई 4 आर) टीम को लीड कर रहे हैं।
प्रोफेसर मेनन ने कहा,
"वैज्ञानिक समझते हैं कि सहयोगात्मक रूप से काम करने से हमें इस बात पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है कि हम सबसे अच्छे हैं। एक बार पूरा होने के बाद, BharatSim को भारत और अन्य जगहों पर शोधकर्ताओं और नीति निर्माताओं के समुदाय के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराया जाएगा।”
सोनिपत स्थित अशोका यूनिवर्सिटी की कुलपति प्रोफ़ेसर मलबिका सरकार ने कहा,
''कोविड-19 पर के आंकड़ों पर नजर डालते रहते हैं, लेकिन देश अभी तक यह नहीं समझ पाया है कि महामारी पूरे देश में कैसे फैल गई है और अगर इसका नियंत्रित प्रसार हुआ है। BharatSim हमें भारत द्वारा किए गए उपायों के प्रभावों को समझने में सक्षम करेगा और भविष्य हमारे लिए कैसा दिखता है, के बारे में बताेगा।”
एजेंट-आधारित मॉडल यह समझने के तरीके प्रदान करते हैं कि कैसे महामारी इस तरह से फैलती है कि कोई अन्य मॉडल सक्षम नहीं है। वे उच्च स्तर का विवरण शामिल करते हैं और फ्लेक्सिबल भी होते हैं, क्योंकि वे एजेंटों को अपने व्यवहार को समय की कार्यवाही के रूप में संशोधित करने की अनुमति दे सकते हैं। दृष्टिकोण एक लॉक-डाउन या एक स्थानीय संगरोध के रूप में हस्तक्षेप कर सकता है, साथ ही साथ इन उपायों के अनुपालन के विभिन्न स्तरों के प्रभावों को भी शामिल कर सकता है। यह महामारी की स्थिति में अस्पताल के बिस्तर और महत्वपूर्ण देखभाल आवश्यकताओं का अनुमान भी प्रदान कर सकता है। क्योंकि मॉडल विभिन्न हस्तक्षेपों की तुलना करने की अनुमति देता है, यह निर्णय लेने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करेगा।
गुंजन एस एंड एस महाले, निदेशक, थॉटवर्क्स इंजीनियरिंग फॉर रिसर्च (ई 4 आर) ने साझेदारी पर टिप्पणी करते हुए कहा, “विज्ञान में सबसे कठिन समस्याओं और चुनौतियों में से कुछ को आज वैज्ञानिकों, शिक्षाविदों और प्रौद्योगिकीविदों को एक साथ आने की जरूरत है। हाथ में समस्या की अभूतपूर्व प्रकृति को देखते हुए, अशोका यूनिवर्सिटी के साथ मिलकर हमें विश्वास है कि हम नीति निर्माताओं के लिए सही उपकरण प्रदान कर सकते हैं।”
Edited by रविकांत पारीक
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