UNINETT Sigma2 AS

Hvordan regner FHI på effektene av covid-19 vaksinering?

Del

Det er ikke en bærbar datamaskin modelleringsteamet ved FHI setter seg foran når de skal regne på forventet effekt av massevaksinering eller hvor raskt virusmutasjoner sprer seg. Her er det snakk om komplekse simuleringer som krever regnekraften til noen av de kraftigste datamaskinene vi har i Norge.

Ikke akkurat bærbar. Det er på lignende maskiner som dette at FHI kjører sine covid-19 modelleringer. Superdatamaskinen avbildet her er Betzy, Norges kraftigste datamaskin. Den veier hele 30 tonn. Foto: Espen Ali Johansen, Uninett.
Ikke akkurat bærbar. Det er på lignende maskiner som dette at FHI kjører sine covid-19 modelleringer. Superdatamaskinen avbildet her er Betzy, Norges kraftigste datamaskin. Den veier hele 30 tonn. Foto: Espen Ali Johansen, Uninett.

Oppdatert vaksinasjonsstrategi krever mer regnekraft

Nå er Folkehelseinstituttet (FHI) i gang med å beregne effekten av vaksinering og smitteutvikling i samfunnet. De nye beregningene skal legge grunnlag for en oppdatert nasjonal vaksinasjonsstrategi. Det gjøres på oppdrag fra Helse- og omsorgsdepartementet og som ledd i det nasjonale covid-19 vaksinasjonsprogrammet. Til dette trenger FHIs covid-19 modelleringsteam, med avdelingsdirektør Birgitte Freiesleben de Blasio i spissen, enda mer regnekraft enn de har hatt tilgang på hittil i pandemien:

- Vi må øke kapasiteten for å kjøre modeller som kan simulere behov for regional prioritering på vaksiner, spredning av mer smittsomme virusmutanter og hva som skjer dersom vaksinene er mindre effektive mot disse, sier de Blasio. Vi skal også beregne forventet effekt ut ifra hvilke, eller hvor mange, vaksiner vi får tilgang til i Norge. Og hva som skjer med importsmitte når utenlandske arbeidstakere krysser landegrensen.

Tilsvarer 2.200 bærbare datamaskiner 

Teamet til de Blasio bruker en regional modell som ser på bevegelser og forflytninger av mennesker mellom geografiske områder. En individbasert modell beregner hvordan individer samhandler i en virtuell fremstilling av det norske samfunnet, med husholdninger, barnehager, skoler, arbeidsplasser og lignende.

-  Modellene er svært beregningskrevende, og vi kan ikke jobbe med dette uten tilgang til regneressurser. Det er på bakgrunn av beregningene at teamet vårt og FHI rapporterer og gir råd til myndighetene om den epidemiologiske situasjonen og forventet effekt av muterte virus og ulike vaksiner, sier de Blasio.

Også når vi tidligere i pandemien hørte om R-tall og smittetrykk, er det simuleringer uført på superdatamaskiner som ligger bak. Modelleringsteamet til FHI henter inn data fra det norske beredskapsregistret BEREDT-C19, hvor data fra ulike kilder er koblet sammen. Slik som for eksempel norsk infeksjonsregister, norsk pasientregister og intensivregisteret. Her finnes informasjon om hvor mange som er testet og blir innlagt på sykehus og lignende. Dataene brukes til å tilpasse modellene. Mobiltelefondata fra Telenor benyttes for å få informasjon om folks bevegelser rundt omkring i landet. Deretter behøves store mengder regnekraft for å simulere forskjellige scenarier.

Selv om teamet kun benytter en liten del av kapasiteten til Norges kraftigste datamaskiner, trengs en regnekraft som tilsvarer omtrent 2.200 vanlige bærbare datamaskiner til de komplekse beregningsmodellene til FHI.

Tilgang til superdatamaskiner

I Norge er det UNINETT Sigma2 som er ansvarlig for den nasjonale e-infrastrukturen for beregningsvitenskap (ofte kalt høykapasitetsberegning) og vitenskapelig datalagring. Det vil si at når en aktør som FHI har behov for regnekraft, så kan de få tilgang til superdatamaskiner som driftes av Sigma2, i samarbeid med Universitetet i Oslo, Universitetet i Bergen, NTNU og UiT Norges arktiske universitet. Et nettverk av ansatte i Sigma2 og IT-avdelingene ved universitetene sørger for at forskerne som skal bruke datamaskinene får den avanserte brukerstøtten de trenger for å utføre analyser og behandle data på de enorme maskinene.

- Det er Sigma2 som muliggjør at vi får tilgang til regneressursene vi behøver, som igjen gjør oss i stand til å kjøre modellene våre. FHI har ingen regneressurser selv. Derfor er vi helt avhengige av at beregningene våre kan prioriteres, slik at de kan gjennomføres i løpet av kort tid. Vi har fått svært god støtte underveis, sier de Blasio.

- Når FHI trenger mer plass på datamaskinene våre til covid-19-beregninger, så prioriterer vi selvsagt dette svært høyt. Det er en del av samfunnsansvaret vårt. FHI er én av mange forskningsmiljøer som benytter den nasjonale e-infrastrukturen, og vi forsøker derfor å kompensere for FHIs utvidede bruk slik at øvrige prosjekter fortsatt får det de trenger av regne- og lagringsressurser. Vi har alt fra prosjekter innen energiforskning, vær og klima, til forskning på solens aktivitet. Etterspørselen etter regnekraft øker stadig, sier Jenny Amundsen, spesialrådgiver HPC hos Sigma2.

Kontakter

Bilder

Ikke akkurat bærbar. Det er på lignende maskiner som dette at FHI kjører sine covid-19 modelleringer. Superdatamaskinen avbildet her er Betzy, Norges kraftigste datamaskin. Den veier hele 30 tonn. Foto: Espen Ali Johansen, Uninett.
Ikke akkurat bærbar. Det er på lignende maskiner som dette at FHI kjører sine covid-19 modelleringer. Superdatamaskinen avbildet her er Betzy, Norges kraftigste datamaskin. Den veier hele 30 tonn. Foto: Espen Ali Johansen, Uninett.
Last ned bilde

Om UNINETT Sigma2 AS

UNINETT Sigma2 AS
UNINETT Sigma2 AS
Abels gate 5
7030 Trondheim

https://www.sigma2.no/

UNINETT Sigma2 har det strategiske ansvaret for og drifter den nasjonale e-infrastrukturen for beregningsvitenskap og lagring av vitenskapelige data. Gjennom e-infrastrukturen får norske forskere og forskningsinstitusjoner tilgang til noen av verdens kraftigste datamaskiner.