こちらは、新型コロナの緊急事態宣言前に行いました。
前回は東京の広域の駅同士の感染シミュレーションを行いました。ヒートマップには公開されている乗降者数を掛け合わせて表示しています。乗り換えなどを考慮し、JR東日本、東京メトロ、都営地下鉄、その他私鉄各社を導入したQUBOでの定式化を元にしたシミュレーションを行いました。東京の近郊広域エリアの最終版になります。今回は電車のデータをモジュール化し、他の地域でも計算できるように汎用性を持たせました。今回のシミュレーションは主に感染拡大におけるSocial DistancingおよびStay Homeの注意喚起のために作成されています。
初期状態は山手線上の数カ所の駅をランダムで選択しました。
そこから時間発展で少しずつ感染を広げていきます。
最終的には東京を中心として少しずつ広がっていく様子がみれます。今回の計算はおよそ1500量子ビットの全結合を利用した計算をカナダのD-Wave社のハイブリッドシステムLeap2にて行いました。
実際には乗降者数がだいぶ減りつつありますので、シミュレーションで導入する値の乗降者数を減らすなどによって変更できますが、今回は注意喚起のためにわかりやすくしてあります。
一人ひとりの注意喚起で状況を改善できるよう心がけていきましょう。