Artificial Intelligence-Based Approaches for Analysis and Optimization of Complex Systems: Case Studies in Computational Epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
Complex systems, characterized by their intricate, interconnected components and emergent behaviors, pose significant challenges for analysis and optimization. These systems are prevalent across various domains, from biological ecosystems to social networks and technological infrastructures, requiring sophisticated computational approaches to understand and manage their dynamics effectively. Addressing this challenge, this dissertation harnesses Artificial Intelligence (AI) methodologies to analyze and optimize complex systems, with a focused application in computational epidemiology. This domain, exemplifying complex system dynamics through the spread of infectious diseases, provides a rich context for deploying a range of AI techniques, including agent-based modeling, mathematical modeling, machine learning, and deep reinforcement learning. The broad objective is twofold: first, to enhance predictive and analytical capabilities in computational epidemiology, thereby refining decision support systems within public health; and second, to advance the development and application of optimization algorithms and modeling frameworks, within computer science. By employing a diverse set of computational techniques, this research achieves a nuanced understanding of the interactions and patterns governing infectious disease dynamics. This comprehensive approach not only informs the development of more effective public health strategies and interventions but also demonstrates the potential of computational innovations to guide real-world applications. These case studies serve as a practical demonstration of how AI methodologies can be applied to real-world challenges, showcasing the direct impact of computational advances on complex decision-making. This dissertation lays the groundwork by simulating the implications of healthcare capacity and social distancing measures, illustrating their potential to mitigate the spread of the virus. Progressing further, the research digs into predictive modeling, utilizing advanced artificial agent-based simulation techniques to forecast the trajectory of the pandemic, including active cases and hospitalizations, and further offers a granular analysis of COVID-19's impact across Canada through deep learning models by building a new multi-factored dataset. The dissertation takes a significant leap forward by integrating compartmental models, agent-based modeling, and deep reinforcement learning to formulate a decision support system and assess optimal intervention strategies. This effort addresses a significant optimization challenge, marking a critical advancement in this domain. In essence, this innovative blending of methodologies not only advances the field of computational epidemiology but also advances the core objectives of computer science, driving technological innovation that yields tangible societal benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».