Computers in de strijd tegen de pandemie
Zo had Bert Blocken, hoogleraar Civiele Techniek aan de TU Eindhoven, de rekencapaciteit van een supercomputer nodig om samen de KU Leuven een peloton wielrenners te kunnen simuleren. Met het onderzoek, waarvan de resultaten inmiddels de aandacht hebben van enkele Olympische organisaties, wilde hij inzicht scheppen in de manier waarop virusdruppels worden uitgewisseld wanneer er één wielrenner besmet is.
In een ander onderzoek moest er gerekend worden met open data. Die data stelden Alejandro Lopez Rincon en Aletta Kraneveld (UU) in staat dieper te duiken in de genoomsequentie van het coronavirus, en om nieuwe methoden aan te wenden die het verschil zouden kunnen verklaren tussen positief geteste mensen met en zonder symptomen.
Opslagruimte was er ook nodig, bijvoorbeeld door promovendus Erdi Calli van het Radboudumc. Calli werkt aan een project dat computers leert om COVID-19 op te sporen in CT-scans, iets wat normaal de taak van de radioloog is. Daarvoor moesten de scans automatisch uit digitale ziekenhuisarchieven worden geplukt en met het projectteam worden gedeeld. “Dit moest automatisch en snel gebeuren, omdat zo’n 50 verschillende mensen werkten aan verschillende onderzoeken in de pijplijn, waaronder dataverzameling, annotatie, voorbewerking en voorspellende modellen”, zegt Calli in een interview met SURF Magazine. De door het team ontwikkelde software staat inmiddels online.
Meer over de resultaten en achtergronden van deze en andere projecten vind je in het decembernummer van SURF Magazine en op surf.nl/corona-artikel
