美國賓州州立大學(Penn State University) 昆蟲暨生物學系助理教授Dr. Bjornstad等人套用物理重力模型來預測麻疹(measles)等病毒性疾病的傳播。
Dr. Bjornstad表示,在過去所預測病毒性疾病的傳播是根據距離來做假設,而病毒流行地點所緊鄰的城鎮將是下一個疾病大流行的地點。但現今,他們所研究的成果對這項說法表示質疑,他們甚至排除空氣傳播是病毒散播的方式。
套用物理學和運輸理論,其研究人員使用一種伴隨著以距離為基礎的經驗重力模型來定義病毒傳染性疾病的空間傳播網路.。Dr. Ottar Bjornstad等人在今年八月的美國生態學會年度會議(the annual meeting of the Ecological Society of America)中表示,他們的研究正是以流行病學結合社會學以及運輸理論的模型來探討病毒疾病傳播網路。
Dr. Bjornstad指出,有些人就像我一樣雖然住在路易斯城附近,但是紐約市燈光閃爍熱力四射,比路易斯城更加得吸引我。病毒就好比人一樣,不一定嚮往鄰近的城市,反而會到具有吸引力的大城市發展。然而城市就好比行星一樣,越大就越有吸引力,但是吸引力的大小也因距離的增加而減少。
另一方面,他們也著手探討他們設計的模型是否與野生動物疾病相關,賓州州立大學生物系研究生Laura M. Warlow同時與Bjornstad從事建立野生動物模型相關研究,探討犬瘟熱病毒(distemper)在麻斑海豹(harbor seals)所蔓延的情形,Warlow發現,麻花海豹不像人類一樣容易被大城市明亮的燈光所吸引,他們反而是嚮往具有豐富食物的大海灘。
在完成預測感染孩童與動物病毒性疾病的模型之後,他們想更進一步探討感染成人病毒性疾病的傳播路線。Dr. Bjornstad說,他們目前在美國國家衛生中心的John E. Fogerty國際中心從事衛生科學方面的研究,他們想把模型應用在成人的人口數以及具有部分免疫力的人口數,來探討流行性感冒病毒在成人的傳播路線。
原始論文: Grenfell, B.T., Bjørnstad, O.N., & Finkenstädt, B. (2002) Endemic and epidemic dynamics of measles: Scaling predictability, noise and determinism with the time series SIR model. Ecological Monographs 72: 185-202
還記得美劇《The Big Bang Theory》嗎?劇中常常出現的物理名詞「弦論」,是描述物理世界基本結構的理論。中央研究院「研之有物」專訪院內數學研究所程之寧研究員,她正是研究弦論的科學家,也是熱愛音樂的搖滾樂團鼓手,這種跨領域身份並不衝突,兩邊都需要創造力與紀律。由於天生斜槓的性格,讓程之寧在數學和物理領域大展身手,透過數學的深入探討,她試圖將弦論更往前推進。最近程之寧更跨足到人工智慧領域,為學界提供理論物理上的貢獻。
我有兩個動機。一個就是我真的想深入了解人工智慧。我也可以像普羅大眾,看看 AI 下圍棋,讚嘆「哇!好厲害!」這樣就好,可是我覺得我一定可以真的去理解它,這可能就是數學家的自大吧!
另一方面,我知道對科學研究來說,未來 AI 將會是一個非常重要的工具。這是「在職訓練」的概念,我可能會用到這個新工具,或以後我可能會需要教這樣的課,因為學生是下一代的科學家。因為這些原因,我覺得我需要去訓練自己使用新的工具。在我的領域裡,也有一些有趣的、還沒被解答的科學問題,是 AI 有可能幫得上忙的,我看到了一些潛力。
弦論和 AI 感覺差距很大,AI 也可以應用到弦論的研究嗎?
乍看之下,弦論的確比較抽象,也不像其他許多實驗會產生大量數據。但其實弦論有大量的可能性,我認為使用 AI 來在這些巨量的可能性當中搜尋特別有趣的理論,是一個有潛力能夠加深我們對弦論理解的新的研究方法。
而且 AI 的應用絕不僅限於巨量資料。如果是面對一些比較新的挑戰,在沒有現成的演算法可以用的情形之下,可以自己做出需要的功能嗎?這過程我覺得也非常很有趣,而且應該是會有成果的一條路。這種不是那麼顯而易見的事情,我覺得很有挑戰性,也蠻好玩的。
除了用 AI 來幫助物理跟數學的研究之外,我也試著物理研究當做靈感來源,找出新的 AI 的可能性,我覺得這也是一個很有趣的研究方向。我現在有和 AI 的學者合作,嘗試做出一些創新的演算法,真的還蠻有趣的。