DARPAは、最先端の感染症流行シミュレーション・コンピュータモデルに関する知見を集めるため、情報提供要請（RFO）を発行しました。DARPAは、ワクチン接種キャンペーン、ソーシャルディスタンス、隔離プロトコルといった介入戦略、そして感染症流行への対応戦略における人工知能（AI）と機械学習の活用をモデル化できるモデルに関心を持っています。
新型コロナウイルス感染症の「パンデミック」への対応として展開された非科学的で有害な介入は、感染症の流行に関する限り、新たな常態となっているようだ。そして、次回のパンデミックでは、AIと軍隊がより大きな役割を果たすことになるだろう。
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先月末、米国国防高等研究計画局（DARPA）は、「高度な疾病発生シミュレーション機能この要請は、最先端の疾病発生シミュレーションコンピュータモデルの評価に役立てるため、学界、スタートアップ企業、産業界からの回答を募集するものです。
この RFI は、最先端のアウトブレイク モデリング ツールに関する研究開発コミュニティからの洞察を集め、アウトブレイクのダイナミクスに関する理解を深め、将来の公衆衛生上の緊急事態への備えを改善することを目的としています。
DARPA は、エージェントベースのモデル、ハイブリッド ネットワーク メカニズム システム、AI 対応シミュレーションなど、従来のモデリング手法を超えたツールと機能を特定して、感染の動態、公衆衛生介入、最終段階の結果をより適切に表現することに特に関心を持っています。
DARPA は RFI 文書の中で情報を要求する理由を次のように説明しています。
自然または人工の感染性病原体の出現は、祖国と世界中に展開する戦闘員にとって重大な脅威となります。あらゆる生物兵器の影響に対処し、軽減し、抑止するために、（バイオ）テクノロジーのイノベーションを効率的かつ効果的に活用することが不可欠です。この取り組みにおいて重要なリソースとなるのは、正確で調整可能なモデルとシミュレーションツールセットの開発です。
私たちは、生物学的脅威から人々を守るための対応戦略を最適化し、次世代の（バイオ）テクノロジーイノベーションに情報を提供するための高度なモデリング能力の開発に取り組んでいます。特に、アウトブレイクの蔓延を促進する要因の複雑な相互作用を理解し、潜在的な介入の有効性を評価することに重点を置いています。
高度な疾病発生シミュレーション機能添付ファイル「DARPA-SN-25-72」を参照、SAM.GOV、27年2025月XNUMX日
RFI ではその後、回答者からの回答を求める複数の質問が続き、大文字で「RFI の回答には機密情報を含めないでください」と明記されています。
質問は、モデルの機能、モデルに関するソフトウェア、プログラミング言語、その他の技術的詳細、回答する企業または個人の組織と専門知識、研究開発の機会に協力するかどうかなどについてです。
興味深いことに、回答者には少なくとも金銭的な利益は何もないようである。 エバーグレードコンサルティングはこのRFIは計画策定のためのツールであり、資金提供の機会を意味するものではありません。この通知から直接助成金が交付されることはありません。ただし、ご回答はDARPAの今後の公募の方向性を決定する上で参考となる可能性があります。参加組織は、今後の資金提供機会を早期に把握することで恩恵を受けることができ、重要な国家安全保障能力への貢献者としてみなされます。
それで、一体何なのでしょう？誰が何をできるかを見極めるための調査訓練、あるいは潜在的な敵や敵対者に関する情報収集訓練なのでしょうか？それとも、 as 社交的な 提案するこれは、DARPA がより効果的なロックダウンとワクチン接種戦略の開発を目指しており、最終的には公衆衛生上の緊急事態対応に対するより軍事的なアルゴリズム的アプローチに貢献することになるのでしょうか?
RFI の質問が示唆しているように、DARPA は、ワクチン接種キャンペーン、社会的距離措置、隔離プロトコル、治療、公衆衛生コミュニケーション戦略などのさまざまな介入戦略のモデル化、および早期介入とそれが発生軌道に与える影響のモデル化に関心を持っています。
DARPAがこれらの介入戦略をモデル化しているという事実は、ロックダウン、社会的距離の確保、大規模なワクチン接種キャンペーンなど、コロナ時代に使用された同様の対策が、将来、病気の発生に対応するために再び使用されることを示唆しています。
同局はまた、RFIを通じて、死亡率や、自然免疫かワクチン誘導による集団免疫のさまざまなレベルがシミュレーションにどのように組み込まれているか、また、これらの要因が病気の発生の結果にどのように影響するかについての情報も求めている。
さらに、質問の序文で述べられているように、当局は、疾病の発生を検知、特定、原因究明、対応するための最適なタイムラインと能力の特定に関心を示しており、これにはバイオセンサーの配備による最適な検知タイムラインの実現も含まれます。そして、人工知能（AI）と機械学習は、次世代の疾病発生対応戦略において重要な役割を果たすと思われます。
As 社交的な ハイライトですが、この RFI を単独で見ることはできません。
最近開始されたDARPAプログラム、例えばKallisti（2024年XNUMX月）や 複雑系への一般化可能な洞察のための方法論的進歩 （「MAGICS」）（2025年XNUMX月）は、公衆衛生上の緊急事態における集団的人間の行動のシミュレーションに応用できる、集団的人間の行動を予測し影響を与えるアルゴリズムモデルの作成を目指しています。
MAGICSプログラムは、社会技術データセットから得られる複雑な社会現象を予測、予言、理解、そして予報し、集団的な人間行動をモデル化するための新たな手法とパラダイムの開発を目指しています。興味深いことに、敵対者の行動のモデル化や予測については言及されていません。
カリスティ・プログラム（以前は 心の理論は、国家安全保障上の意思決定者が、不特定の敵対者による行動を抑止または奨励するための戦略を最適化できるようにする新たな能力の開発を目指しています。「敵対者」には、公衆衛生上の緊急事態において権威ある（虚偽の）メッセージに疑問を抱く人々が含まれる可能性があります。
こうしたプログラムやテクノロジーの開発は、特にロックダウンやワクチン接種戦略などの対策が実施される可能性がある公衆衛生上の緊急事態の状況において、政府や企業がそれらを利用して国民の行動を制御および操作するのではないかという懸念を引き起こしている。
「DARPAは国家安全保障を目的とした研究開発を行っています。ではなぜ国防総省は、疾病の発生と介入戦略をモデル化すると同時に、集団的な人間の行動を予測し、操作しようとしているのでしょうか？」 社交的な 尋ねた。
理由の一つは、AIと機械学習の活用がCOVID-19時よりも大きな役割を果たすようになることにあるかもしれません。AIと機械学習は、公衆衛生上の緊急事態における人間の行動をモデル化・予測することを可能にし、公衆衛生対策の遵守を促進するためのターゲットを絞ったメッセージ戦略の開発を可能にします。そして、軍隊もまた、次回のパンデミックではより大きな役割を果たすでしょう。
「廃水の分析から病気の蔓延について学ぶこと、医薬品の開発からロックダウンやワクチンパスポートの効果測定、人間の行動のモデル化と予測から、すべての人が規則を遵守するためのメッセージ戦略の考案まで、『将来の公衆衛生上の緊急事態への備えの改善』は、日々軍事的なアルゴリズム化が進んでいる」 社交的な 書きます。
Sociableの記事「DARPAが疾病発生をシミュレーション：ロックダウン、ワクチン接種、メッセージ戦略をモデル化」を読むことができます。 Pr_media.
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