Исследователи из Университета Аалто используют компьютерное моделирование, чтобы понять, как будет распространяться по Финляндии гипотетический «вирус зомби», подавляющий разум человека. Хотя задача является вымышленной и напоминает компьютерную игру, ее решение предлагает серьезное понимание глобальных проблем, таких как сдерживание пандемии или борьба с дезинформацией.
Ученые расширяют традиционные эпидемиологические модели, добавляя симуляцию перемещения людей и зомби внутри финских городов и между ними. Симуляция поведения отдельных людей вместо традиционных модели в масштабе населения позволяет оценивать эффективность карантина определенного региона или разницу между чумой зомби, начинающейся в густонаселенном Хельсинки или в сельской местности.
Особую сложность представляла оценка некоторых параметров модели — например, как оценить вероятность того, что человек выиграет в схватке с зомби или будет заражен. Исследователи использовали упрощенную, но реалистичную модель взаимодействий, чтобы снизить сложность вычислений и моделировать разные сценарии.
Одним из их основных выводов исследования: чума будет распространяться чрезвычайно быстро, поэтому меры по ее предотвращению должны быть стремительными. Начиная с одного зомби в Хельсинки в базовой модели, будет всего семь часов, чтобы полностью изолировать столицу (или убить зомби). В противном случае зомби неизбежно наводнили бы страну.
Моделирование чумы зомби дает возможность изучить последствия различных вмешательств и рассмотреть их в контексте болезней с различными характеристиками, отмечают авторы работы. Например, насколько быстро они распространяются или насколько они серьезны. Поскольку модель имитирует действия отдельных лиц, ее можно использовать для проверки того, как дезинформация повлияет на распространение эпидемии. Например, если некоторые «отрицатели зомби» игнорируют предупреждения.
Модель также можно адаптировать для моделирования других стран или регионов, а также использовать для анализа других явлений, которые распространяются как болезнь. Например, для моделирования распространения слухов или дезинформации и проверки эффективности стратегий по их контролю.
