Google の COVID-19 感染予測モデルの仕組み

Google の COVID-19 感染予測モデルの詳細が
White Paper（英語）として提供されている。

※White Paper では、
米国のデータで実験、評価している。

ほとんど機械学習の論文で、
基本的な SEIR コンパートメントモデルに、
無症状感染者や重篤患者などを追加し、
さらに、いろいろな外部影響因子（covariate）を組み込んで
全体のパラメータを End-to-End に学習させている、
ということがわかる。

SEIR のようなシミュレーションモデルと、
データからの機械学習を組み合わせた予測システムとして、
ほぼ現時点でできそうなことは網羅されている感じで、
とても勉強になる。

既存手法との比較ではかなりの性能向上が
実現されているのだが、それでもなかなか当たらない
こともあるというのは、
問題の難しさを示しているだろう。

ちなみに、Deep Learning は使われていない。
LSTM なども試したようだが、あまり性能が出なかったと書いてある。
また、こうした問題では、予測が当たることに加えて、
モデルの解釈性も重要だ。