Descripción del proyecto
Mejora de la vigilancia y la respuesta a las epidemias con redes neuronales basadas en la física
Las redes neuronales basadas en la física (PINN, por sus siglas en inglés) integran a la perfección los datos y los modelos de la física matemática, de forma que permiten predecir una solución lejos de los puntos de datos experimentales incluso en escenarios complejos, inciertos y que se entienden parcialmente. Esta capacidad las hace especialmente adecuadas para predecir la evolución de una epidemia en varias escalas temporales y espaciales, lo cual facilita la elaboración de políticas eficaces. En el proyecto REACT, que cuenta con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, se aprovecharán las PINN para integrar datos epidemiológicos del pasado con un modelo físico de propagación epidémica. Este método, combinado con las herramientas teóricas del sistema, permitirá la supervisión epidémica en bucle cerrado que aborda eficazmente las incertidumbres, al validar el algoritmo de estimación en tiempo real mediante la predicción de los datos futuros y adaptando el modelo epidémico en consecuencia.
Objetivo
The current COVID-19 crisis has highlighted the failure of existing epidemic monitoring techniques in timely predicting the epidemic situation and facilitating efficient policy recommendations. Because of being open-loop or linearization-based, these techniques cannot handle model and data uncertainties effectively. Designing a feedback mechanism to enable reliable, closed-loop epidemic monitoring is crucial but challenging because of the nonlinearity and heterogeneities of the epidemic spread process. The control mechanisms for epidemic mitigation are well-known, such as testing, lockdown, social distancing, etc. However, when, where, and to what extent should the health authority implement these policies depends on the accurate estimation and forecasting of the epidemic situation, which is very difficult with the classic observer design techniques. To alleviate the difficulties posed by these observers, an interdisciplinary approach of physics-informed neural network (PINN) in combination with system-theoretic tools is proposed in this project for closed-loop epidemic monitoring that can effectively cope with uncertainties. The task of PINN is to estimate the unknown nonlinearity (i.e. disease transmission rate) and epidemic parameters by using both the physics of epidemic spread (i.e. model) and the past epidemiological data. The closed-loop structure copes with the uncertainties and validates the estimation algorithm in real-time by predicting the future data and adjusting the epidemic model accordingly. The information received by the PINN-based observer will be utilized by the optimal controller to devise optimal policy recommendations under socio-economic constraints for epidemic mitigation. The closed-loop epidemic monitoring and control technique will be integrated to understand the geographic and demographic heterogeneities during epidemic outbreaks, which will significantly enhance the effectiveness of optimal policies.
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
100 44 STOCKHOLM
Suecia
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.