Вопрос дня: сколько стоит математическое прогнозирование коронавируса?

Андрей Злобин, математик, кандидат технических наук, участник международных конференций по биоорганической химии, биотехнологиии бионанотехнологии

Нужно понять, что дешевых математических моделей заболеваемости коронавирусом не может быть в принципе

В конце декабря президент Российской Академии наук А.М.Сергеев напомнил об адекватности моделей распространения COVID-19. Информационное агентство ТАСС приводит цитату президента РАН: «Это должен быть урок и понимание того, что настолько много неизвестных числовых характеристик в ковиде. Что какая бы у вас самая лучшая, самая мощная модель для самого мощного суперкомпьютера ни была, она не сработает. Потому что в любую модель, чтобы анализировать, чтобы смотреть на динамику, вставляются эмпирические числовые характеристики. Нет их у нас, и ни у кого нет».

Президент РАН указал главную проблему математических моделей коронавируса. Прогнозировать пандемию потому и трудно, что это требует, во-первых, большого числа эмпирических данных, а во-вторых, очень сложного математического аппарата и высокоэффективных компьютерных технологий. При этом, читая нынешние научные публикации, посвященные математическому моделированию COVID-19, не перестаешь удивляться их примитивности. Создается впечатление, что статьи пишутся формально, что основное для авторов — отработать крайне скромную зарплату и повысить индексы цитирования. Адекватность моделей при этом уходит далеко на второй план.

Возможен ли другой подход? Конечно. Есть опыт 90-х годов, когда сложное экономическое положение в стране потребовало быстрого насыщения российского фармацевтического рынка необходимыми лекарствами. В то время автор работал в Аналитическом центре крупной коммерческой фармацевтической компании, которая являлась одним из лидеров российского рынка. В число обязанностей аналитиков (профессиональных ученых-математиков) входило изучение заболеваемости на всей территории Российской Федерации. Для коммерции было жизненно необходимо знать — где и в каком количестве нужны конкретные лекарства, и по каким ценам. При этом компания не скупилась на исследования и деньги на научную работу выделялись немалые. У нас (в 90-х годах!) была создана не только мощная компьютерная система стоимостью в десятки тысяч долларов, но и разработана методология получения необходимых эмпирических данных по заболеваемости различными болезнями. Тогда этих данных тоже ни у кого не было, взять их было негде, все цифры компания получала силами своих аналитиков. Каждая цифра щедро оплачивалась и, в результате, коммерческий подход дал объективную картину заболеваемости в России. Признание этой работы было международным, крупнейшие фармацевтические компании мира стремились использовать наши математические разработки. Цена кусалась. Однако, несмотря на это, у дверей Аналитического центра стояла очередь из мировых фармацевтических гигантов. Отдельные результаты публиковались в профессиональных фармацевтических изданиях и имели целью информирование об уникальных аналитических инструментах.

Этично ли говорить о коммерческом подходе, если коронавирус ежедневно уносит множество человеческих жизней? Не просто этично, но и необходимо, поскольку только в этом случае становится понятен требуемый объем инвестиций в науку и математическое моделирование. Нужно понять, что дешевых математических моделей заболеваемости коронавирусом не может быть в принципе.

Прогнозирование COVID-19 — это очень дорогая математика. В данном случае модель является или дорогой или плохой. Третьего не дано. К тому же с 90-х годов прошло почти 30 лет. Кардинально развились многие математические методы, изменились возможности компьютерной техники, телекоммуникаций, произошли революционные изменения в сфере информационных и биотехнологий, стремительно внедряется цифровизация, технологии больших данных, искусственного интеллекта. Эффективный инструмент 90-х для прогнозирования заболеваемости, стоивший тогда десятки тысяч долларов, сегодня выглядит древним ископаемым. Цена на современную аналогичную разработку обязана быть на порядки выше.

Получение эмпирических данных стоит очень больших денег, но это единственный правильный путь в нынешней ситуации мировой пандемии. Сложная математика, на которую придется «раскошелиться» тоже не подразумевает простых решений. Чтобы прогнозирование опасной пандемии не было гаданием на кофейной гуще, математическую модель в настоящее время должен разрабатывать большой междисциплинарный коллектив ученых. Оставим за скобками неуместный вопрос «кто даст деньги?». Важнее ответить: можно ли создать коммерческую адекватную математическую модель заболеваемости коронавирусом? Да, можно. В этом нет никаких сомнений.