論文の概要: 3D Topological Modeling and Multi-Agent Movement Simulation for Viral Infection Risk Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16417v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 10:22:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 14:12:45.219674
- Title: 3D Topological Modeling and Multi-Agent Movement Simulation for Viral Infection Risk Analysis
- Title（参考訳）: ウイルス感染リスク分析のための3次元トポロジカルモデリングとマルチエージェント運動シミュレーション
- Authors: Wassim Jabi, Yidan Xue, Thomas E. Woolley, Katerina Kaouri,
- Abstract要約: 本稿では,コンピュータ支援モデル,マルチエージェント移動シミュレーション,空中ウイルス感染モデルを統合する。
トポロジカルな空間設計と解析ソフトウェアは、屋内環境をモデル化し、空間を接続し、ナビゲーショングラフを構築するために使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, a method to study how the design of indoor spaces and people's movement within them affect disease spread is proposed by integrating computer-aided modeling, multi-agent movement simulation, and airborne viral transmission modeling. Topologicpy spatial design and analysis software is used to model indoor environments, connect spaces, and construct a navigation graph. Pathways for agents, each with unique characteristics such as walking speed, infection status, and activities, are computed using this graph. Agents follow a schedule of events with specific locations and times. The software calculates "time-to-leave" based on walking speed and event start times, and agents are moved along the shortest path within the navigation graph, accurately considering obstacles, doorways, and walls. Precise distance calculations between agents are enabled by this setup. Viral aerosol concentration is then computed and visualized using a reaction-diffusion equation, and each agent's infection risk is determined with an extension of the Wells-Riley ansatz. Infection risk simulations are improved by this spatio-temporal and topological approach, incorporating realistic human behavior and spatial dynamics. The resulting software is designed as a rapid decision-support tool for policymakers, facility managers, stakeholders, architects, and engineers to mitigate disease spread in existing buildings and inform the design of new ones. The software's effectiveness is demonstrated through a comparative analysis of cellular and open commercial office plan layouts.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, コンピュータ支援モデル, マルチエージェント移動シミュレーション, 航空機によるウイルス感染モデルを統合することで, 室内空間の設計と内部の人々の移動が病気の拡散に与える影響について検討する。
トポロジカルな空間設計と解析ソフトウェアは、屋内環境をモデル化し、空間を接続し、ナビゲーショングラフを構築するために使用される。
歩行速度,感染状況,活動などの特徴を持つエージェントの経路を,このグラフを用いて計算する。
エージェントは特定の場所と時刻のイベントのスケジュールに従う。
ソフトウェアは、歩行速度とイベント開始時間に基づいて「タイム・トゥ・リーブ」を算出し、エージェントはナビゲーショングラフ内の最短経路に沿って移動し、障害物、ドアウェイ、壁を正確に考慮する。
この設定により、エージェント間の高精度距離計算が可能となる。
その後、反応拡散方程式を用いてウイルスエアロゾル濃度を計算、可視化し、ウェルズ-ライリーアンザッツの拡張により各薬剤の感染リスクを決定する。
感染リスクシミュレーションは、この時空間的およびトポロジカルなアプローチによって改善され、現実的な人間の行動と空間的ダイナミクスが組み込まれている。
ソフトウェアは、政策立案者、施設管理者、ステークホルダー、アーキテクト、エンジニアのための迅速な意思決定支援ツールとして設計され、既存の建物に広がる病気を軽減し、新しい建物の設計を知らせる。
ソフトウェアの有効性は、携帯電話とオープンなオフィスプランのレイアウトの比較分析によって示される。
関連論文リスト
- Cross Space and Time: A Spatio-Temporal Unitized Model for Traffic Flow Forecasting [16.782154479264126]
時間的要因間の複雑な相互作用により、バックボーン・時間的トラフィックフローを予測することが課題となる。
既存のアプローチでは、これらの次元を分離し、重要な相互依存を無視している。
本稿では,空間的および時間的依存関係の両方をキャプチャする統合フレームワークであるSanonymous-Temporal Unitized Unitized Cell (ASTUC)を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T07:34:31Z) - Kriformer: A Novel Spatiotemporal Kriging Approach Based on Graph Transformers [5.4381914710364665]
本研究は, 環境問題として, スパースセンサの配置と信頼性の低いデータに対処する。
グラフクリフォーマーモデルであるKriformerは、限られた資源であっても、空間的および時間的相関をマイニングすることで、センサのない場所でデータを推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-23T11:01:18Z) - VIRIS: Simulating indoor airborne transmission combining architectural design and people movement [0.3749861135832073]
ウイルス感染リスク屋内シミュレータ (VIRIS) が開発され, 感染拡大の緩和効果を迅速に評価し, 比較している。
このエージェントベースのシミュレータは、屋内空間での人々の移動、ウイルス伝達モデリング、詳細な建築設計を組み合わせたものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T16:54:22Z) - Robust Collaborative Perception without External Localization and Clock Devices [52.32342059286222]
複数のエージェントをまたいだ一貫した空間的時間的調整は、協調的な知覚の基礎である。
従来の手法は、ローカライゼーションとクロック信号を提供するために外部デバイスに依存している。
本稿では,様々なエージェントの知覚データに内在する幾何学的パターンを認識して整列する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-05T15:20:36Z) - Interactive Autonomous Navigation with Internal State Inference and
Interactivity Estimation [58.21683603243387]
本稿では,関係時間的推論を伴う3つの補助的タスクを提案し,それらを標準のディープラーニングフレームワークに統合する。
これらの補助的なタスクは、他の対話的エージェントの行動パターンを推測するための追加の監視信号を提供する。
提案手法は,標準評価指標の観点から,頑健かつ最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T18:57:42Z) - AI planning in the imagination: High-level planning on learned abstract
search spaces [68.75684174531962]
我々は,エージェントが訓練中に学習する抽象的な検索空間において,エージェントが計画することを可能にする,PiZeroと呼ばれる新しい手法を提案する。
本研究では,旅行セールスマン問題,ソコバン問題,2048年,施設立地問題,パックマン問題など,複数の分野で評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-16T22:47:16Z) - Convolutional generative adversarial imputation networks for
spatio-temporal missing data in storm surge simulations [86.5302150777089]
GAN(Generative Adversarial Imputation Nets)とGANベースの技術は、教師なし機械学習手法として注目されている。
提案手法を Con Conval Generative Adversarial Imputation Nets (Conv-GAIN) と呼ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-03T03:50:48Z) - Temporal Scale Estimation for Oversampled Network Cascades: Theory,
Algorithms, and Experiment [8.43300003915341]
拡散過程に対する様々な離散時間確率モデルが提案されている。
FastClockは、入力サイズで線形時間で動作するクロック推定アルゴリズムである。
本研究では,提案アルゴリズムの性能を,アート推定器の状態と比較した実験結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-22T18:03:28Z) - Controlling Graph Dynamics with Reinforcement Learning and Graph Neural
Networks [86.05566365115729]
本稿では,グラフ上の部分的に観測された動的過程を,限られた数の介入で制御する問題を考察する。
この問題は、ウイルス検査をスケジュールして流行を抑えるといった文脈で自然に発生する。
これを時間グラフプロセス上の決定問題として定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-11T18:44:50Z) - Risk-Averse MPC via Visual-Inertial Input and Recurrent Networks for
Online Collision Avoidance [95.86944752753564]
本稿では,モデル予測制御(MPC)の定式化を拡張したオンライン経路計画アーキテクチャを提案する。
我々のアルゴリズムは、状態推定の共分散を推論するリカレントニューラルネットワーク(RNN)とオブジェクト検出パイプラインを組み合わせる。
本手法のロバスト性は, 複雑な四足歩行ロボットの力学で検証され, ほとんどのロボットプラットフォームに適用可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-28T07:34:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。