一组工程师发布了一项研究，详细介绍了国际航空旅行如何影响COVID-19的传播，指出西欧、中东和北美是大流行的主要推动力。
在休斯顿大学，一组工程师在《自然》期刊上发表了一项研究，探讨国际航空旅行对COVID-19全球传播的影响。利用新创建的AI工具，研究人员能够识别与航空旅行相关的感染热点，突出了对疾病传播有重大贡献的重要区域。
研究发现，西欧、中东和北美是推动大流行的主要地区，主要是因为这些地区出发或经过的国际航班数量众多。
主要研究员、休斯顿大学电气与计算机工程副教授Hien Van Nguyen表示：“我们的工作提供了一种强有力的基于深度学习的工具，用于研究全球大流行病，对于政策制定者在未来疫情期间做出有关航班限制的明智选择至关重要。”
工具
Nguyen和团队创建了一种名为动态加权图SAGE的计算机程序，旨在分析频繁变化的数据（如航班时刻表）的大规模网络，以揭示模式和趋势。
“该程序检查时空图，这显示了不同元素是如何通过空间（不同位置）和时间相互连接的，从而更清晰地理解这些是如何影响疾病传播或旅行趋势等因素的，”Nguyen解释道。
为了评估航空旅行对感染率的影响，Nguyen与研究生Akash Awasthi和Syed Rizvi对他们的模型进行了扰动分析，以确定其对各种因素的敏感性，并调查不同地区和国家之间的航班连接。
这项分析使他们能够识别哪些航空运输Segment对病毒传播最有显著影响，以及在敏感区域哪些航班减少能够有效降低全球预计病例数。
策略
Nguyen建议减少航空交通的策略能够大大帮助控制大流行，同时尽量减少对公众流动的干扰。“涉及减少来自西欧的航班的政策预计会导致全球COVID-19病例的大幅减少，”他说。
这项研究展示了一种新颖的方法，利用时空图神经网络中的扰动分析提供对大流行预测的洞察，”他提到。
尽管这些结论是基于COVID-19的背景，Nguyen强调这些发现可以应用于任何大流行场景。
该项目的其他合作者隶属于休斯顿卫理公会研究所。
