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MODUS-COVID Bericht vom 22.02.2024

Bostanci, Inan; Maier, Kristina; Paltra, Sydney; Rakow, Christian; Rehmann, Jakob; Schütte, Christof; Nagel, Kai; Conrad, Tim

Das MODUS-COVID Projekt zielt darauf ab, innovative Methoden und Modelle für die Vorhersage und Analyse der Ausbreitung von Infektionskrankheiten mit einem Fokus auf COVID-19 zu entwickeln. Ein wesentliches Element unserer Arbeit ist unser agentenbasiertes Modell Episim, welches individuelle Verhaltensweisen und Interaktionen innerhalb der Bevölkerung abbildet, um so die Infektionsdynamik zu simulieren. Allerdings stoßen agentenbasierte Modelle (ABMs) bei der Simulation großer Populationen oder Regionen oft an ihre Grenzen, insbesondere hinsichtlich der Rechenleistung und Skalierbarkeit. Um diese Einschränkungen zu überwinden, haben wir einen neuen, hybriden Modellierungsansatz entwickelt. Unser Ansatz kombiniert die Vorteile von agentenbasierten Modellen mit Kompartimentmodellen. Durch diese Kombination ist es möglich, die detaillierte Simulation von individuellem Verhalten, die durch das ABM ermöglicht wird, mit der effizienteren Berechnung von Infektionsdynamiken auf größeren Skalen zu vereinen. In diesem Bericht präsentieren wir die grundlegende Architektur unseres hybriden Modells.