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PanVadere: Modellierung und Simulation lokaler Infektionsausbreitung in bewegten Menschenmengen
Antragstellerin
Professorin Dr. Gerta Köster
Fachliche Zuordnung
Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr
Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr
Förderung
Förderung seit 2023
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 515675334
PanVadere will ein Modell zur lokalen Infektionsausbreitung entwerfen und in einem Simulationswerkzeug implementieren. Das Modell soll lokale Bewegung, Transmission über Aerosole und ein Dosis-Wirkungs-Modell verbinden. Erkenntnisse über Virus-Aerosole und zur Kinetik von Atmen, Husten und Niesen sollen berücksichtigt werden. Die Software soll computergestützte, quantitative Experimente ermöglichen, so dass Forscher:innen Simulationsdaten für Szenarien erstellen können, in denen Messungen gar nicht oder nur unvollständig verfügbar sind. Die Software soll frei und quelloffen sein. Sie soll Qualitätsstandards des Software-Engineerings genügen. Einflussreiche und wenig einflussreiche Parameter im Modell sollen identifiziert und gemäß der Wichtigkeit geordnet werden. Methodisch sollen varianzbasierte Indizes eingesetzt werden. Für eine Reihe von Alltagsszenarien sollen die Beobachtungsgrößen „Grad der Exposition“ virtueller Personen und die „Anzahl infizierter Personen“ quantifiziert werden. Dazu sollen Verteilungen der einflussreichen Eingabeparameter vorwärts durch das Modell propagiert werden und so statistische Verteilungen der Beobachtunggrößen gewonnen werden. Die Ergebnisse sollen allgemeinverständlich visualisiert werden. Das Modell soll gegen öffentlich verfügbare COVID-19-Daten validiert werden. PanVadere wird mindestens zwei zurzeit bekannte Super-Spreading-Events nachbauen und prüfen, ob die tatsächlichen Beobachtungen im Rahmen der durch die Vorwärtspropagation bestimmten wahrscheinlichen Ergebnisse liegen.
DFG-Verfahren
Sachbeihilfen
Internationaler Bezug
Großbritannien
Kooperationspartnerin
Anne Templeton, Ph.D.