Journal international d'intelligence d'essaim et de calcul évolutif

Abstrait

Attracteurs chaotiques de faible dimension dans les données épidémiologiques régionales du SARS-CoV-2

Carlos Pedro Gonçalves

Contexte : Des études récentes appliquant les méthodes de la théorie du chaos ont révélé l'existence de marqueurs chaotiques dans les données épidémiologiques du SARS-CoV-2, une preuve qui a des implications sur la prédiction, la modélisation et l'analyse épidémiologique de la pandémie de SARS-CoV-2/COVID-19 avec des implications pour la gestion des soins de santé.

Objectif et méthodes : Nous étudions les données agrégées pour les nouveaux cas par million et les nouveaux décès par million dus au COVID-19 en Afrique, en Asie, en Europe, en Amérique du Nord et du Sud et en Océanie, en appliquant les méthodes empiriques de la théorie du chaos, notamment l'estimation de la dimension d'intégration, l'estimation des spectres de Lyapunov, l'analyse spectrale et les méthodes d'analyse de données topologiques de pointe combinant l'homologie persistante, l'analyse de récurrence et l'apprentissage automatique dans le but de caractériser la nature de la dynamique et sa prévisibilité.

Résultats et conclusion : Les résultats montrent que pour toutes les régions, à l'exception de l'Océanie, il existe des preuves d'attracteurs chaotiques bruyants de faible dimension qui sont proches du début du chaos, avec une structure de récurrence qui peut être utilisée par des solutions d'intelligence artificielle adaptative équipées de modules d'apprentissage automatique des voisins les plus proches pour prédire avec une très haute performance les valeurs futures des deux séries cibles pour chaque région. L'analyse d'homologie persistante révèle une division en deux groupes, le premier groupe composé de l'Afrique et de l'Asie et le second de l'Europe, de l'Amérique du Nord et de l'Amérique du Sud. Pour l'Océanie, nous avons trouvé des preuves de l'apparition d'une bifurcation que nous caractérisons en détail en appliquant une combinaison de méthodes d'apprentissage automatique et d'analyse topologique ; nous constatons que la bifurcation dans la région est liée à l'émergence de nouvelles variantes.