第93章 AI助力防疫

居家隔離進第三周，林華興做了一個決定。

他要把華興一號應用到疫數據分析上。

這個想法其實在疫剛發時就有了。傳統的流行病學模型基於偏微分方程，參數多。假設強，對突發疫的預測能力有限。而AI模型可以通過學習歷史數據，自發現傳播規律，做出更準確的預測。

林華興花了三天時間，在華興一號的基礎上，專門開發了一套疫傳播預測與接軌跡溯源系統。

預測模塊的核心是一個時序預測模型，輸過去14天的確診病例數。疑似病例數。切接者數量等公開數據，輸出未來7天的預測結果。模型採用了Transforr架構，能自捕捉時間序列中的長期依賴關係。

溯源模塊則更加複雜。它需要據確診病例的活軌跡數據，反向推斷潛在的染源和傳播鏈。這本質上是一個圖論問題——每個人是一個節點，接關係是邊，病毒沿着邊傳播。模型需要在龐大的接網路中，快速找出最可能的傳播路徑。

林華興在大腦里推演了三天，才完了系統架構設計。然後花了五天時間寫代碼，在華興一號的基礎上搭建了兩個專用模塊。

系統跑通的那天晚上，他盯着屏幕上輸出的預測結果，眉頭微微皺起。

模型預測，未來一周全國每日新增確診病例將繼續上升，峰值將出現在2月中旬，之後逐步下降。這個預測結果，與他之前用傳統模型算出來的結論基本一致。

但模型還給出了一些傳統模型沒有的信息。比如，它識別出了幾個潛在的“超級傳播者”特徵——無癥狀。活範圍廣。接人群多。這些特徵在早期數據中並不明顯，但模型通過學習大量病例的軌跡數據，自發現了這個規律。

林華興把預測結果和溯源分析整理一份報告，再次匿名發送到了國家疾控中心的郵箱。

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