COVID-19: dynamisk modellering för estimering och prediktion
Under 2020 hände något oväntat: matematisk modellering blev ett samtalsämne på kvällsnyheterna och vid frukostbordet.
IVAs 100-lista 2021
R-tal och logaritmer ersatte kultur och sport. Trots både fokus och enorma investeringar vet vi dock förvånansvärt lite om spridningsdynamiken hos COVID-19. Heterogena datakällor med olika gränssnitt utgör en avsevärd tröskel för modellerande forskare. Vi vill bidra med en data-dashboard med tillhörande öppen källkodsplattform för publicering och visualisering av modeller.
Plattformen skulle öka forskare och samhällets kunskap samt förståelse av en pandemis smittspridning, vilket bidrar positivt till allmänhetens förmåga att bedöma läget och fatta grundade beslut.
( I samverkan med Linköpings universitet, KTH, Uppsala universitet, Chalmers)
