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Virus Spread in Networks

Description du projet

Une nouvelle théorie des processus épidémiques non markoviens

La crise du coronavirus a révélé un certain nombre de lacunes dans le domaine de l’épidémiologie traditionnelle. Ces études négligent, par exemple, le graphe des contacts humains et supposent implicitement une population homogène sans structure de graphe spécifique. Du point de vue de la physique, les deux processus les plus importants sont la façon dont le virus passe de A à B et la façon dont A et B entrent en contact. Alors que la plupart des études sur les épidémies en réseaux supposent implicitement des dynamiques de propagation de type markovienne, pour lesquelles les théories mathématiques sont bien développées, ce n’est pas le cas de la COVID-19. Dans ce contexte, le projet ViSioN, financé par le CER, développera une théorie non markovienne des processus épidémiques susceptible de déterminer combien de temps durera une pandémie et quand un pic se produira.

Objectif

ViSioN presents my Network Science view on virus spread in networks, in which the duality between the virus transmission process and the contact graph is key.
The devastating Corona crisis reveals two major shortcomings in traditional epidemiology. First, it ignores the human contact graph and implicitly assumes a homogeneous population without specific graph structure. Second, most models for the virus spreading process relate to a Markovian setting, with exponential infection and curing times, leading to an exponential decay of the epidemic. Measurements, however, point to significantly different infection and curing time distributions. In addition, digital technology can help in constructing the contact graph and combined with medical testing, all infected can be detected, thus avoiding a second wave.
Building on my pioneering work on Markovian epidemics in networks, I will complement the recipe book of epidemic model ingredients with corresponding algorithms/software for next pandemic outbreaks. I will develop the theory of non-Markovian epidemic process on networks, a surprisingly missing element today, because non-Markovian theory is needed to tell, based on the characteristic infection and curing times of the virus, how long a pandemic will last and when the peak occurs. Next, I will combine all available measurement technologies to construct the best possible contact graph via temporal networking or adaptive networking. Finally, I will explore how accurately infections can be predicted under partial information of process and contact graph.
ViSioN’s outcomes will allow to predict, manage and control any epidemic in the best possible way. Moreover, as epidemics are part of the larger class of “local rule–global emergence” systems, my outcomes will be directly beneficial for the other members of this broad and abundant class, and find applications ranging from computer malware spread to human brain surgery.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-ADG - Advanced Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 2 499 962,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 2 499 962,00

Bénéficiaires (1)

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