국립과학재단(National Science Foundation)은 팬데믹 예방을 위한 새로운 예측 인텔리전스(Predictive Intelligence for Pandemic Prevention)의 일환으로 일련의 보조금을 발표했습니다.삐삐) 프로그램. COVID-19의 빠른 발병, 대규모 황폐화, 예측할 수 없는 새로운 가닥과 전염의 물결은 우리가 세계적 대유행에 직면할 준비가 얼마나 부족했는지를 가르쳐주었습니다. 약 26만 달러의 새로운 상이 "미래 전염병의 영향을 식별, 모델링, 예측, 추적 및 완화하는 것을 목표로 하는 고위험, 고수익 수렴형 연구입니다."
CCC(Computing Community Consortium)는 다음과 같은 일련의 백서를 작성했습니다. 전염병 정보학. 2020년 XNUMX월에 발간된 첫 번째 논문, 팬데믹 정보학: 준비, 견고성 및 탄력성 는 CCC가 XNUMX년마다 작성하는 일련의 백서의 일부였으며, 이 백서에서는 컴퓨팅 연구 커뮤니티의 구성원이 함께 모여 주요 연구 과제와 기회를 식별했습니다. 전염병 정보학 분야에서 목표는 현재 전염병에 도움이 될 컴퓨팅 솔루션을 식별하는 것뿐만 아니라 국가가 미래의 또 다른 재난에 대비하도록 하는 것이었습니다. 주요 권장 사항은 다음과 같습니다.
- 과학적으로 효과적일 뿐만 아니라 대중의 이해와 정책 입안자를 위한 실행 가능한 통찰력을 지원하는 모델 개발.
- 위기 상황에서 신속하게 대응하고 효과적으로 예측할 수 있도록 하는 리소스(데이터, 계산 능력, 전문 지식)의 식별 및 준비.
- 급변하는 환경에서 데이터, 모델 및 모델 가정의 실시간 수집 및 업데이트에 대한 연구.
두 개의 부록이 원본 문서를 따랐습니다. 전염병 정보학: 백신 배포, 물류 및 우선 순위 지정 (2021년 XNUMX월) 및 전염병 정보학: 우려의 변종 (2021년 XNUMX월). 이 두 논문은 앞서 언급한 권장 사항을 재검토하여 더 많은 데이터를 수집하고 모델을 만들고 인프라를 개발하여 COVID의 확산을 늦추고 백신 접종 프로세스를 보다 효과적으로 만들고 새로운 변이를 추적/예측하는 구체적인 방법을 제안했습니다.
이 시리즈는 새로운 정부 자금 흐름을 장려하고 학제 간 연구 접근 방식을 강조했습니다. NSF의 새로운 상은 연구를 지원하고 문제를 해결하기 위해 모든 분야에 걸쳐 500명 이상의 연구원에게 투자하려고 합니다. "를 포함한 팬데믹 대응의 전체 타임라인에 걸쳐지원 데이터 수집 및 분석, 새로운 센서 및 예측 기능의 생성, 영향 및 확산을 이해하는 방법, 인간 행동 및 정보 공유의 역할을 예측하는 능력을 향상시키는 프로세스, 완화 전략 및 정책 권장 사항 개발."
특정 권장 사항 및 연구 방향을 포함한 자세한 내용은 CCC의 전염병 정보학 문서를 참조하십시오. 여기에서 지금 확인해 보세요.; NSF의 PIPP 프로그램 및 수상에 대한 자세한 내용은 NSF 뉴스.
