論文の概要: Dynamics-based Feature Augmentation of Graph Neural Networks for Variant Emergence Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03390v2
• Date: Wed, 29 May 2024 00:10:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 23:50:38.802651
• Title: Dynamics-based Feature Augmentation of Graph Neural Networks for Variant Emergence Prediction
• Title（参考訳）: 変動創発予測のためのグラフニューラルネットワークのダイナミクスに基づく特徴増強
• Authors: Majd Al Aawar, Srikar Mutnuri, Mansooreh Montazerin, Ajitesh Srivastava,
• Abstract要約: 新たな変種の普及を予測するための現在の手法は、統計的モデリングに依存している。 既存の変種が特定のリージョンにいつ到着するかを予測できますか? 変動力学インフォームドグラフニューラルネット(GNN)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8725838639138503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: During the COVID-19 pandemic, a major driver of new surges has been the emergence of new variants. When a new variant emerges in one or more countries, other nations monitor its spread in preparation for its potential arrival. The impact of the new variant and the timings of epidemic peaks in a country highly depend on when the variant arrives. The current methods for predicting the spread of new variants rely on statistical modeling, however, these methods work only when the new variant has already arrived in the region of interest and has a significant prevalence. Can we predict when a variant existing elsewhere will arrive in a given region? To address this question, we propose a variant-dynamics-informed Graph Neural Network (GNN) approach. First, we derive the dynamics of variant prevalence across pairs of regions (countries) that apply to a large class of epidemic models. The dynamics motivate the introduction of certain features in the GNN. We demonstrate that our proposed dynamics-informed GNN outperforms all the baselines, including the currently pervasive framework of Physics-Informed Neural Networks (PINNs). To advance research in this area, we introduce a benchmarking tool to assess a user-defined model's prediction performance across 87 countries and 36 variants.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックで、新型ウイルスの出現が大きな要因となっている。 1つ以上の国で新しい変種が出現すると、他の国は、その潜在的な到着に備えてその拡散を監視する。 新しい変種の影響と流行のピークのタイミングは、変種がいつ到着するかに大きく依存する。 新たな変種の普及を予測するための現在の手法は統計モデルに依存しているが、これらの手法は、新しい変種が既に関心のある領域に到達し、有意な有病率を持つ場合にのみ有効である。 既存の変種が特定のリージョンにいつ到着するかを予測できますか? この問題に対処するために,変量力学インフォームドグラフニューラルネット(GNN)アプローチを提案する。 まず、大規模な流行モデルに適用可能な地域(国)のペア間での変動有病率のダイナミクスを導出する。 このダイナミクスは、GNNに特定の機能を導入する動機となっている。 提案した動的インフォームドGNNは,現在普及している物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)のフレームワークを含む,すべてのベースラインより優れていることを示す。 そこで本研究では,87か国,36変種を対象に,ユーザ定義モデルの予測性能を評価するベンチマークツールを提案する。

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