論文の概要: Differentiable Agent-based Epidemiology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09714v2
• Date: Sun, 21 May 2023 20:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 05:53:40.805861
• Title: Differentiable Agent-based Epidemiology
• Title（参考訳）: 分化剤に基づく疫学
• Authors: Ayush Chopra, Alexander Rodr\'iguez, Jayakumar Subramanian, Arnau Quera-Bofarull, Balaji Krishnamurthy, B. Aditya Prakash, Ramesh Raskar
• Abstract要約: GradABM(GradABM)は、エージェントベースのモデリングのためのスケーラブルで微分可能な設計で、勾配に基づく学習と自動微分が可能である。 GradABMは、コモディティハードウェア上で数秒で数百万の人口をシミュレートし、ディープニューラルネットワークと統合し、異種データソースを取り込みます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.81552021144589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mechanistic simulators are an indispensable tool for epidemiology to explore the behavior of complex, dynamic infections under varying conditions and navigate uncertain environments. Agent-based models (ABMs) are an increasingly popular simulation paradigm that can represent the heterogeneity of contact interactions with granular detail and agency of individual behavior. However, conventional ABM frameworks are not differentiable and present challenges in scalability; due to which it is non-trivial to connect them to auxiliary data sources. In this paper, we introduce GradABM: a scalable, differentiable design for agent-based modeling that is amenable to gradient-based learning with automatic differentiation. GradABM can quickly simulate million-size populations in few seconds on commodity hardware, integrate with deep neural networks and ingest heterogeneous data sources. This provides an array of practical benefits for calibration, forecasting, and evaluating policy interventions. We demonstrate the efficacy of GradABM via extensive experiments with real COVID-19 and influenza datasets.
• Abstract（参考訳）: メカニスティックシミュレータは疫学にとって必要不可欠なツールであり、様々な条件下で複雑な動的感染の挙動を探索し、不確実な環境をナビゲートする。 エージェント・ベース・モデル(abms)は、接触相互作用と粒度の詳細および個々の行動の伝達の異質性を表現できる、ますます一般的なシミュレーション・パラダイムである。 しかし、従来の ABM フレームワークは微分可能ではなく、スケーラビリティの課題を呈している。 本稿では,エージェントベースモデリングのためのスケーラブルで微分可能な設計であるgradabmについて紹介する。 GradABMは、コモディティハードウェア上で数秒で数百万の人口をシミュレートし、ディープニューラルネットワークと統合し、異種データソースを取り込みます。 これは、キャリブレーション、予測、政策介入の評価に様々な実用的な利点を提供する。 実際のCOVID-19およびインフルエンザデータセットを用いた広範囲な実験によりGradABMの有効性を実証した。

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