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新型コロナウイルスの流行予測を爆速でWebに公開した

こんにちは。ラボメンバー3号の篠原(@SHINOHARATTT)です。

以前、やましんさんが投稿した記事がありました。
現在の感染者数の推移から、SEIRモデルを描画するためのパラメータを推定し、今後の発症者数を予測するという、とても面白い記事でした。

blog.428lab.net

経緯

私もこの記事を読みながら「おおー、すごい。これみんなが好きなときに見れればもっといいなぁ」と思いながら、WEB公開を真面目に考えました。予測するためのスクリプトPythonで記載されています。画像を見るには手元のPCにPythonをセットアップする必要がありました。また、ライブラリも入れたり、Python3系列の環境も整えねばならず・・・あー、もうめんどくさい!!!となったのは内緒です。

実行するにあたってはソースとなるCSVを、その都度、Kaggleからダウンロードしてくる必要があります。また、更新タイミングもまちまちで、一日に一回見るのも結構大変・・・。取得してきてからその都度スクリプトを実行していました。

実は、やましんさん、毎日ブログ記事の方の画像も差し替えていたのです。ご存知でしたか…?

私も最新データを見たくて、でも環境構築がめんどくさかったのです。(エンジニアは、めんどくさいの塊です。鬼です。めんどくさいってことしか考えてないです。
最初に、このスクリプトを動かすためのDocker環境を整備しました。家のPCでも会社のPCでも・・・。

見るために、通勤中の電車から私が所有しているVPSSSH接続してコマンド叩いておりました。
でもさすがに、疲れてきたというかめんどくさくなってきたというか……

というわけで、コロナウイルス流行予測をWebで誰でも見られるように公開しました!

今回は、これを公開するにあたって考えたことと、実装についてのお話をしたいと思います。

なお、実際に公開されたWEBページが見たいだけの皆様は、以下のURLから開いてみてください!

covid19.428lab.net

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新型コロナウイルス感染者数を数理モデルで推定

お詫びと訂正

本記事で、数理モデルによる新型コロナウイルス感染者数の推移の分析において、感染者数の計算に不備があることが、ユーザーの方からのご指摘で分かりました。

このため設計通りの分析結果が得られていない状態で情報を提供しておりました。

私たちが直面している、非常に関心の高い内容にも関わらず、十分な検証を実施せず情報提供をしていましたことを深くお詫び申し上げます。

申し訳ございません。

感染者数の計算処理を修正し、分析結果、グラフ及びプログラム(github)を訂正致しました。

また、タイトルとサムネイルだけをご覧になって、誤解される方もいらっしゃるかもしれませんので、数理モデルが推定した収束時期は削除しました。

さらに、感染者データのCSVファイルが更新されていましたので、3月11日までの感染者数データをダウンロードして使用しています。

お気づきの点等ございましたら、ご指摘いただければ幸いでございます。

なお、本記事で使用している数理モデルは、実際の新型コロナウイルス感染症流行を適切に記述しているわけではなく、得た観察を近似する論理的な説明に過ぎません。

従いました、数理モデルの結果は、実際とは異なることを改めてご理解頂きたく存じます。

最新のグラフをここからご覧いただけます。

四谷ラボのメンバーが、有志で作ってくれました。

新型コロナウイルス COVID-19の今後の感染予測 - 四谷ラボ

使用したCSVファイル

3/11までの感染者データを使用して、グラフを更新しています。

本編

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こんにちは、四谷ラボのやましんです。 お気づきでしょうか?四谷ラボのロゴが完成しました!! とても気に入ってます。みなさんにも気に入ってもらえると嬉しいです。

さて、新型コロナウイルス感染拡大防止のため、学校は臨時休業になってしまいましたね。いろんな意見があると思うけど、日本の感染状況を可視化したら、やむを得ない気がします。

もしかすると、在宅勤務しながら、このブログをご覧になっている人も多いのではないでしょうか? 私は今日もマスクをして出勤しまーす。

そうそう、前回このタイトルで記事を書いたところ・・・。

新型ウイルスの感染者数を可視化して気づいたこと - 四谷ラボ公式ブログ

「何も気づいてねぇじゃねーか」という暖かいご声援を頂きました。ありがとうございます。

ごもっともです。・・・とほほ。その反省を踏まえて・・・

今回挑戦するのは・・・

日本の発症者数のピーク収束時期数理モデルを使って推定します。

むろん、数理モデルは現実とは違うので、推定された結果を「信じるか信じないかはあなた次第・・」ではなく「信じないでください」。

もちろん、厚労省の発表を信じるかは「あなた次第です」

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自作キーボード 基板設計ハンズオン2回目 イベントレポート

ラボメンバー3号、篠原(@SHINOHARATTT)です。

2/15のバレンタインの翌日、四谷ラボにて自作キーボード設計ハンズオン の二回目が開催されました。

428lab.connpass.com

2月のど真ん中、前回から1ヶ月半おいてのイベント開催となりました。
今回も、以前同様たくさんの差し入れもいただきました。

また、今回はDaifukuさん(@Daihuku0015)のYouTubeでの撮影、紹介もしていただきました!
ありがとうございます!

この方、YouTubeでは自作キーボードに関する専門チャンネルでイベントの参加レポート、新製品の紹介などを行っておられます。
ぜひ自作キーボードに興味がある方は、この方の動画も合わせてご覧ください!

以下、写真で振り返りたいと思います。

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新型ウイルスの感染者数を可視化して気づいたこと

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こんにちは、四谷ラボのやましんです。新型コロナウイルスは、新しい風邪の一種と言われても、やっぱり怖いですよね。

各地で大勢の人が集まるイベントが中止される中、四谷ラボで開催するイベントも中止すべきかどうか悩ましいところです。

新型コロナウイルスの正体も、いまいちよくわかっていないようなので、今回は感染者数の推移から状況を把握したいと思います。
感染者数は各国が発表する数値で、国によってその信ぴょう性のばらつきはあるかも知れません。

可視化プログラムと使用したデータも掲載しますので、ご利用ください。

国別感染者数の推移

2月17日時点で、感染者数の多い国から順に、感染者数の推移を可視化しました。
各国で感染者数が大きく異なり、信ぴょう性も異なると思うので、単純に比較することはできません。

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毒液で人工知能がエコ卵づくり【リベンジ】

f:id:yamashin0922:20200122114023p:plain こんにちは。四谷ラボのやましんです。普段、お客様のご依頼で人工知能の研究をしています。ご依頼いただく内容は、ちょー真面目で、例えば、大規模災害対策のために、空撮映像から被害状況を瞬時に認識するようなやつとか。

今回の記事は、人工知能の学習時に排出される熱を利用して、温泉たまごをつくる計画の続編。もちろん、この計画もお仕事以上(?)に真面目に取り組んでます。

前回までのおさらい 

パソコンの排熱を利用して、たまごを茹でるために、パソコンの水冷装置から、増設したラジエータにチューブをバイパスして、それを水槽に沈めたんだね。

下図だと、上側が従来のパソコンの水冷モデル。下側が温泉たまご製造器を接続したときのモデル。

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制作した温泉たまご製造器に、6個のたまごをホールドできるペンギン型のエッグホルダーを入れるところ。 f:id:yamashin0922:20200122114740j:plain

前回は、温泉たまご製造器とパソコンを接続するため、GPUラジエータをつなぐチューブを分離した途端、冷却水が大量に漏れたけど、青い救世主が助けてくれたんだね。

その後、お礼が言いたくて、あたりを見回したんだけど、もう、どこにも姿がなかった。きっと、パソコンの裏に落ちてると思う。 詳しくは前回の記事を見てね。

毒液で人工知能がエコ卵づくり【失敗編】

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