00060000704 nghiên cứu xây dựng hệ thống dịch vụ Điện toán Đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên Đàn gia súc từ những nguồn dữ liệu không Đồng nhất

00060000704 nghiên cứu xây dựng hệ thống dịch vụ Điện toán Đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên Đàn gia súc từ những nguồn dữ liệu không Đồng nhất

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI KH&CN

CẤP ĐẠI HỌC QUỐC GIA

Tên đề tài: Nghiên cứu xây dựng hệ thống dịch vụ điện toán đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên đàn gia súc từ những nguồn dữ liệu không đồng nhất

Mã số đề tài: QG.20.55

Chủ nhiệm đề tài: TS Phạm Mạnh Linh

Hà Nội, …

PHẦN I THÔNG TIN CHUNG

1.1 Tên đề tài: Nghiên cứu xây dựng hệ thống dịch vụ điện toán đám mây cảnh báo lan

truyền dịch bệnh trên đàn gia súc từ những nguồn dữ liệu không đồng nhất

1.2 Mã số: QG.20.55

1.3 Danh sách chủ trì, thành viên tham gia thực hiện đề tài

TT Chức danh, học vị, họ và tên Đơn vị công tác Vai trò thực hiện đề tài

1 TS Phạm Mạnh Linh Trường ĐH Công nghệ,

ĐHQGHN

Chủ nhiệm đề tài, Quản lý chung, Nghiên cứu phương pháp, Phân tích, thiết kế hệ thống

2 TS Bùi Quang Hưng Trường ĐH Công nghệ,

Nghiên cứu phương pháp

4 PGS TS Nguyễn Hoài Sơn Trường ĐH Công nghệ,

ĐHQGHN

Nghiên cứu phương pháp, Phân tích, thiết kế hệ thống

5 ThS Đặng Văn Đô Trường ĐH Công nghệ,

ĐHQGHN Thu thập và xử lý dữ liệu, xây dựng hệ thống

6 ThS Cấn Xuân Minh Chi Cục Chăn nuôi và

Thú y Hà Nội Thu thập và xử lý dữ liệu, xây dựng hệ thống

7 ThS Hoàng Văn Dũng Trường ĐH Công nghệ,

ĐHQGHN

Xây dựng hệ thống

1.4 Đơn vị chủ trì: Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN

1.5 Thời gian thực hiện:

1.5.1 Theo hợp đồng: 24 tháng từ tháng 04 năm 2020 đến tháng 04 năm 2022

1.5.2 Gia hạn (nếu có): đến tháng… năm…

1.5.3 Thực hiện thực tế: 24 tháng từ tháng 04 năm 2020 đến tháng 04 năm 2022

1.6 Những thay đổi so với thuyết minh ban đầu (nếu có): không

(Về mục tiêu, nội dung, phương pháp, kết quả nghiên cứu và tổ chức thực hiện; Nguyên nhân; Ý

kiến của Cơ quan quản lý)

1.7 Tổng kinh phí được phê duyệt của đề tài: 350 triệu đồng

PHẦN II TỔNG QUAN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1 Đặt vấn đề

Sự lan truyền của bệnh dịch trên đàn gia súc là một chủ đề nghiên cứu trọng yếu của ngành Dịch tễ học thú y (veterinary epidemiology) nhằm đưa ra những cảnh báo hoặc tư vấn cho những tổ chức có trách nhiệm bảo vệ sức khỏe cộng đồng nói chung và sức khỏe động vật nói riêng về những

xu hướng lây lan bệnh dịch trên các đàn gia súc [1] Vốn là nguồn cung cấp dinh dưỡng cấn thiết và trực tiếp đối với con người, một số dịch bệnh từ đàn gia súc có thể lây nhiễm sang cả con người nếu không có những chính sách can thiệp kịp thời Những dịch bệnh phổ biến, gây ra thiệt hại lớn hiện nay như tả lợn Châu Phi (African swine fever - ASF) hay lở mồm long móng (Foot-and-mouth disease – FMD) ở những động vật móng guốc chẵn đang là mối bận tâm của nhiều quốc gia Tại Việt Nam, trong vòng một năm từ khi xuất hiện vào tháng 2 năm 2019, chỉ riêng dịch tả lợn Châu Phi đã bùng phát ở 63 tỉnh thành khiến gần 6 triệu con lợn buộc phải bị tiêu hủy (chiếm khoảng 20% tổng số lượng lợn cả nước) Tiêu chảy do vi rút ở bò (BVD) là một bệnh đặc hữu phân bố trên

toàn thế giới giữa các đàn gia súc nuôi công nghiệp [2] Nhiễm BVD có thể làm giảm năng suất sinh sản và sản lượng sữa, đồng thời gia tăng sự xuất hiện của các bệnh khác ở gia súc, dẫn đến thiệt hại kinh tế đáng kể Ví dụ, tác động kinh tế được ước tính trong một số ngành công nghiệp sữa

ở Châu Âu (Đan Mạch, Na Uy và Vương quốc Anh) là từ 10 đến 40 triệu đô la Mỹ trên một triệu con bê với tỷ lệ mắc bệnh hàng năm trong khoảng từ 20% đến 40% [3]

Việc nghiên cứu áp dụng các công nghệ điện toán vào việc ra quyết định kiểm soát bệnh dịch trên đàn gia súc đã được tiến hành bởi nhiều nhóm nghiên cứu trên thế giới, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng các bộ công cụ nhận diện các đặc điểm dịch tễ đặc trưng [4, 5] (như sử dụng thẻ RFID, camera theo dõi, hoặc nhiệt kế hồng ngoại) hoặc các chương trình mô phỏng hướng và quy

mô lan tràn [6, 7, 8] của từng bệnh dịch trên mỗi loại gia súc riêng biệt Tuy nhiên các công cụ mô phỏng và hỗ trợ ra quyết định này thường gặp phải một số hạn chế về năng lực tính toán đặc biệt là với tập dữ liệu đầu vào có thể liên quan tới hàng chục ngàn bầy đàn với hàng triệu cá thể phân bố trên một phạm vi địa lý rộng lớn như một vùng hay một quốc gia Ví dụ như các chương trình mô phỏng lan truyền bệnh dịch BVD được thực hiện tại Trường Đại học Thú y, Nông nghiệp và Thực phẩm Quốc gia, Nantes hay bệnh dịch viêm dạ dày do vi khuẩn ở động vật nhai lại (mycobacterium avium paratuberculosis) được thực hiện trên những cluster cấu hình mạnh tại Viện nghiên cứu nông nghiệp Pháp (INRA) đều cần thời gian nhiều ngày hoặc thậm chí nhiều tuần để ra được kết quả mô phỏng có giá trị tư vấn thực tiễn Hơn thế nữa không phải nhóm nghiên cứu nào cũng có thể đầu tư

và duy trì hoạt động cho các hệ thống hiệu năng cao nhưng đắt đỏ như vậy, đặc biệt là nếu chỉ cho nghiên cứu những dịch bệnh riêng lẻ Vấn đề thứ hai thường gặp phải đó là sự không đồng nhất và chuẩn hóa của mô hình dữ liệu đầu vào bởi vì mỗi nhóm nghiên cứu lại đặt ra một tập các tham số riêng phù hợp với bệnh dịch mục tiêu và các mối quan tâm mà mình nghiên cứu, hơn thế nữa dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau ví dụ như từ các trang trại chăn nuôi, các tổ chức nghiên cứu, các chi cục chăn nuôi-thú y, hoặc những phòng khám thú y, v.v Một vấn đề khác là sự liên kết, chia sẻ dữ liệu và kết quả công việc từ các nhóm nghiên cứu là không cao do mô hình dịch tễ học rất khó để xây dựng, hoặc một khi đã xây dựng xong thì cũng rất khó để có thể thay đổi Hơn nữa, các mô hình mô phỏng thường chỉ được phát triển độc lập mà chưa có sự phối kết hợp trên một nền tảng chung duy nhất để phục vụ việc ra quyết định được chính xác hơn

Sự phát triển của một nhóm các công nghệ điện toán hiện đại trong những năm gần đây trong đó

có Điện toán đám mây (Cloud computing) cũng đã góp phần giải quyết phần nào những thách thức đang tồn tại nêu trên Điện toán đám mây có thể cung ứng tài nguyên theo yêu cầu và là một giải pháp kinh tế cho các công cụ mô hình hóa bệnh dịch phân tán Việc điều phối (orchestration) các chương trình mô phỏng phân tán trên đám mây cũng như việc chia sẻ các kết quả và kiến thức nghiên cứu được hỗ trợ đầy đủ với nhiều tiện ích phong phú [6] Hiện nay, có một số công cụ mô phỏng bệnh dịch khai thác kiến trúc đa lõi hay đa luồng của hệ thống máy tính nhằm nâng cao hiệu suất tính toán như của Eriksson [9], Bhatele [6], Rao [7], hay Bisset [10] Để mô phỏng dịch cúm gia cầm, Zou [11] và Holvenstot [8] sử dụng GPU thay cho CPU cũng với mục đích là để làm tăng thêm hiệu năng tính toán Tuy nhiên những nghiên cứu này đều phải đầu tư hạ tầng công nghệ lớn

và chưa khai thác được tính kinh tế của điện toán đám mây

Để giải quyết phần nào những thách thức này, đề tài đề xuất một khung kiến trúc mới có thể được sử dụng để thực hiện đồng thời nhiều chương trình mô phỏng dịch bệnh trên vật nuôi khác nhau, với các chức năng chính được cung cấp như sau:

• Quy chuẩn mô hình dữ liệu bao gồm các mô-đun để chuyển đổi dữ liệu liên quan đến chăn nuôi, dịch tễ học thú y, v.v., đến từ nhiều nguồn khác nhau thành một mô hình dữ liệu thống nhất được lưu trữ trong các bảng của cơ sở dữ liệu đã được quy chuẩn Các mô hình dữ liệu này được thiết kế theo tiêu chuẩn của từng châu lục hoặc khu vực, ví dụ, tiêu chuẩn SIGMA của Cơ quan An toàn thực phẩm Châu Âu (EFSA), một tiêu chuẩn chung về mô hình dữ liệu đầu vào cho các dịch bệnh ở động vật tại Châu Âu [12]

• Quản lý chương trình mô phỏng bao gồm các mô-đun để quản lý và phân phối tài nguyên tại

quả đầu ra Mô-đun này cũng giúp cho việc tích hợp các chương trình mô phỏng dịch bệnh trên đàn gia súc khác nhau trên cùng một nền tảng để quản lý và phân phối tài nguyên cho các tính toán mô phỏng, bất kể là sử dụng mô hình toán học [13] hay mô hình dựa trên tác tử [14] Hơn nữa, một điểm mới đặc biệt là các chương trình này có thể được cấp phát tài nguyên để vận hành và kết xuất kết quả cùng một lúc

• Phân tích và Hiển thị bao gồm các mô-đun để xử lý phân tích dữ liệu trên kết quả đầu ra được lưu trữ tập trung dưới dạng tệp hoặc trong cơ sở dữ liệu và chịu trách nhiệm hiển thị kết quả dưới dạng bảng, biểu đồ hoặc bản đồ dịch tễ học bằng cách sử dụng các chương trình biểu diễn dữ liệu phổ biến được dùng trong dịch tễ học, chẳng hạn như QGIS [15] hoặc Epi Info [16], hoặc dưới dạng các dịch vụ web của điện toán đám mây

Ở nước ta mặc dù đã có một số nghiên cứu tiền khởi về hệ thống phân tích cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên người, những nghiên cứu khai thác hệ thống tương tự trên đàn gia súc còn hoàn toàn

là một khoảng trống Chính vì vậy việc xây dựng phát triển một khung kiến trúc tham chiếu như đề xuất là rất cần thiết Hơn nữa, đây còn là giải pháp công nghệ cao phù hợp với cuộc Cách mạng 4.0 trong nông nghiệp nói chung và dịch tễ học nói riêng Việc phát hiện sớm sự lan tràn của bệnh dịch

sẽ hạn chế những tổn thất lớn về sức khỏe bầy đàn (và cả con người), nền kinh tế quốc gia, phúc lợi

xã hội cũng như phúc lợi vật nuôi Từ việc phát hiện sớm dấu hiệu của một ổ dịch bệnh truyền nhiễm, những ổ dịch nhỏ có khả năng được ngăn chặn ở cấp độ địa phương, do đó làm giảm các tác động bất lợi ở quy mô lớn hơn về nhiều mặt

2 Mục tiêu

- Nghiên cứu các phương pháp, tiêu chuẩn dùng để quy chuẩn mô hình dữ liệu về đàn gia súc

từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau

- Nghiên cứu các phương pháp, công cụ mô phỏng sự lan truyền bệnh dịch trên đàn gia súc

- Đề xuất khung kiến trúc tham khảo và xây dựng được hệ thống cung cấp dịch vụ thu thập,

xử lý, phân tích, theo dõi, và cảnh báo dịch bệnh của đàn gia súc trên nền tảng điện toán đám mây dựa trên các công cụ mô phỏng

Để thực hiện các mục tiêu trên, đề tài hướng tới việc nghiên cứu và xây dựng các khối thành phần cụ thể của khung kiến trúc đề xuất như sau:

(I) Khối quy chuẩn mô hình dữ liệu có nhiệm vụ tập hợp và chọn lọc dữ liệu đầu vào có liên quan về các đàn gia súc thuộc cùng một chủng loại (ví dụ cùng là các đàn bò hoặc lợn) đang được theo dõi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau theo một tiêu chuẩn nhất định

(II) Khối tích hợp các chương trình và công cụ mô phỏng lan truyền bệnh dịch có nhiệm vụ tái định dạng lại cấu trúc những chương trình này trở thành những ứng dụng phân tán có khả năng

xử lý tính toán song song trên đám mây dựa trên một nền tảng hỗ trợ tích hợp hiệu năng cao (III) Khối cảnh báo tư vấn có trách nhiệm thực hiện việc tập hợp dữ liệu thành phần và tổng hợp, hiển thị kết quả đầu ra từ các công cụ mô hình hóa Đưa ra cảnh báo, tư vấn ban đầu tới các nhà chức trách dựa trên các kết quả mô phỏng ở đầu ra và lưu trữ các kết quả này trong trường hợp cần thiết

3 Phương pháp nghiên cứu

3.1 Khung kiến trúc chung

Khung kiến trúc chung đề xuất cho dịch vụ điện toán đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên đàn gia súc từ những nguồn dữ liệu không đồng nhất của đề tài được minh họa trong Hình 1 Kiến trúc đó gồm 3 thành phần chính (I, II, III) và các thành phần hỗ trợ sẽ được mô tả lần lượt trong các phần tiếp sau đây

Hình 1 Kiến trúc chung để quản lý và thực hiện các chương trình mô phỏng dịch bệnh ở gia

súc 3.1.1 Quy chuẩn mô hình dữ liệu (Data Model Standardization)

Một chương trình mô phỏng sự lây lan của dịch bệnh trên đàn gia súc, dù sử dụng dữ liệu tổng hợp hay dữ liệu thực, có thể phải lấy dữ liệu đầu vào từ nhiều nguồn Các nguồn dữ liệu này rất đa dạng, từ dữ liệu cá nhân được thu thập trực tiếp tại trang trại, dữ liệu lưu trữ truyền thống của chính quyền địa phương, dữ liệu công khai trên Internet, dữ liệu thu thập từ các cảm biến IoT, đến dữ liệu

vị trí từ hệ thống thông tin địa lý toàn cầu (GIS) Các nguồn dữ liệu này, ngoài việc có các quyền sở hữu khác nhau, chúng còn không giống nhau về định dạng và mô tả dữ liệu (siêu dữ liệu) Các công

cụ mô phỏng dịch bệnh để hỗ trợ ra quyết định hiện tại đang khai thác chưa đầy đủ các nguồn dữ liệu này Việc sử dụng các tiêu chuẩn dữ liệu có thể tương tác và kết hợp cả dữ liệu công khai và có bản quyền có thể cải thiện giá trị tư vấn tổng thể của dữ liệu và nâng cao khả năng chia sẻ và sử dụng lại những dữ liệu này

Hồ sơ canh tác theo kiểu truyền thống (thường được thấy trong hệ thống thông tin quản lý trang trại thế hệ đầu tiên) cũng có thể cung cấp thông tin quan trọng, đặc biệt khi được kết hợp với nhiều kiểu dữ liệu khác nhau có thể được thu thập cho một khu vực cụ thể Sổ lưu trữ, thông tin xử lý động vật, thông tin sinh sản, hồ sơ mua và bán, hồ sơ kiểm kê hóa chất, hồ sơ khí tượng, hồ sơ tích lũy nông nghiệp và dữ liệu được xử lý ngay trên đồng cỏ có thể được kết hợp với hình ảnh vệ tinh

và dữ liệu cảm biến khác nhau để cung cấp bức tranh phong phú về thông tin có thể ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của trang trại và sức khỏe của gia súc

Có một số tiêu chuẩn siêu dữ liệu nông nghiệp, chẳng hạn như Tiêu chuẩn quản lý thông tin nông nghiệp (AIMS) Các lược đồ XML như AgXML và AgroXML [17] lần lượt mô tả các mô hình dữ liệu cho nông nghiệp và canh tác Sáng kiến siêu dữ liệu cốt lõi Dublin (DCMI), trong hoàn cảnh thiếu hụt các tiêu chuẩn dữ liệu về nông nghiệp, đã phát triển các tiêu chuẩn siêu dữ liệu liên lĩnh vực và các tiêu chuẩn cụ thể cho một số lĩnh vực Tuy nhiên, việc thiếu các tiêu chuẩn dữ liệu

có thể tương tác, đặc biệt là áp dụng cho dịch tễ học thú y, đòi hỏi phải có những nghiên cứu thêm trong lĩnh vực này Cơ quan An toàn thực phẩm Châu Âu (EFSA) đề xuất SIGMA, một tiêu chuẩn cho dữ liệu đầu vào liên quan tới dịch bệnh động vật Các thực thể quan trọng liên quan đến mô hình dữ liệu SIGMA được cho trong Hình 2 và được định nghĩa như sau:

Hình 2 Sơ đồ mối quan hệ giữa các thực thể trong mô hình dữ liệu dịch bệnh trong chăn nuôi

theo chuẩn SIGMA [12]

- Cơ sở chăn nuôi (Establishment): Bất kỳ cơ sở, cấu trúc hoặc, trong trường hợp nuôi thả ngoài trời, bất kỳ môi trường hoặc địa điểm nào, nơi nuôi động vật hoặc các sản phẩm có mầm bệnh, tạm thời hoặc lâu dài, ngoại trừ (a) các hộ gia đình nuôi thú cưng và (b) phòng khám thú y [Quy định (EU) 2016/429 (AHL), điều khoản 4 (27)]

- Đơn vị con của Cơ sở chăn nuôi (Sub Unit): Nhóm quản lý vật nuôi như một phần của cơ sở chăn nuôi Ví dụ như chuồng, bầy, đàn, lán, trại, v.v

- Cá thể vật nuôi (Kept Animal): bất kỳ động vật nào do con người nuôi và được đăng ký với một số định danh ID duy nhất

- Vị trí địa lý (Geo Location): định vị trên trái đất của đơn vị quan tâm, có thể là một cơ sở chăn nuôi hoặc một cá thể vật nuôi, ở độ phân giải cao nhất có thể được

- Phát hiện dịch bệnh (Disease Detection): chuỗi thông tin liên quan đến việc báo cáo về một đợt bùng phát có thể xảy ra như được ghi lại trong hệ thống thông tin dịch bệnh chăn nuôi của Châu

Âu ADNS hoặc, nếu không, từ các hệ thống tương tự khác (WAHIS, EFSA DCF)

Dữ liệu chăn nuôi-thú y đã được đưa về các mô hình tiêu chuẩn phổ biến như SIGMA sẽ được lưu trữ trong kho lưu trữ vĩnh viễn (Permanent Storage) với mục đích tái sử dụng

Tại Việt Nam việc lưu trữ các dữ liệu chăn nuôi thú y được quy định tại Điều 5 Thông tư 20/2019/TT-BNNPTNT về Cơ sở dữ liệu về cơ sở chăn nuôi, chế biến, thị trường sản phẩm chăn nuôi, cụ thể như sau:

1) Thứ nhất, dữ liệu về cơ sở chăn nuôi bao gồm: Dữ liệu về tổ chức, cá nhân chăn nuôi: Tên,

mã số cơ sở chăn nuôi, số điện thoại, email (nếu có), địa chỉ; loại vật nuôi, số lượng vật nuôi, tên giống, phương thức chăn nuôi, sản lượng; Dữ liệu về điều kiện chăn nuôi: Quy mô chăn nuôi, mật

độ chăn nuôi; kê khai hoạt động chăn nuôi; khoảng cách an toàn trong chăn nuôi trang trại; bệnh (dịch) được giám sát, biện pháp bảo đảm an toàn sinh học; Giấy chứng nhận của cơ sở chăn nuôi:

Số Giấy chứng nhận đủ điều kiện chăn nuôi, ngày cấp, cơ quan cấp; số Giấy chứng nhận thực hành chăn nuôi tốt, ngày cấp, cơ quan cấp; số Giấy chứng nhận trại chăn nuôi an toàn sinh học, ngày cấp,

cơ quan cấp; Tổ chức chứng nhận sự phù hợp được chỉ định: Tên tổ chức, số điện thoại, email (nếu có), địa chỉ; ngày chỉ định, ngày hết hạn, cơ quan chỉ định

2) Thứ hai, dữ liệu về cơ sở chế biến sản phẩm chăn nuôi bao gồm: Tên cơ sở, mã số cơ sở, số điện thoại, email (nếu có), địa chỉ; Giấy chứng nhận an toàn thực phẩm, ngày cấp, cơ quan cấp; công suất, mặt hàng, chủng loại chế biến, nguồn gốc nguyên liệu sản phẩm được chế biến; số lượng nguyên liệu thu mua (trong nước, nhập khẩu), sản lượng chế biến, giá trị xuất khẩu, thị trường tiêu thụ (nội địa, xuất khẩu)

3) Thứ ba, dữ liệu về thị trường sản phẩm chăn nuôi bao gồm: Dữ liệu thông tin về giá; Dữ liệu

về thị trường xuất khẩu, nhập khẩu sản phẩm chăn nuôi; Dữ liệu về điều ước quốc tế

Chúng tôi nhận thấy ở Việt Nam, do những khó khăn nhất định trong việc thu thập thông tin từ

cơ sở chăn nuôi ở các địa phương khác nhau, vì vậy trong quy định về tiêu chuẩn dữ liệu chăn thú y của Việt Nam không có quy định lưu trữ thông tin chi tiết tới từng cá thể vật nuôi Do đó, tiêu chuẩn SIGMA, vốn có khả năng bao trùm tất các yêu cầu về dữ liệu chăn nuôi-thú y của Việt Nam

nuôi-và cũng tương thích với hầu hết các tiêu chuẩn khác trên thế giới, được lựa chọn để sử dụng chính trong các nghiên cứu của đề tài này Trong khuôn khổ đề tài, chúng tôi cũng đã phát triển một chương trình prototype triển khai cho khối Quy chuẩn mô hình dữ liệu có thể chuyển đổi tự động các mô hình dữ liệu khác nhau về chuẩn SIGMA Chương trình này được mô tả chi tiết trong Chương 1 của báo cáo nghiên cứu [18] Một giao diện của chương trình được minh họa trên Hình 3

Hình 3 Giao diện chương trình chuyển đổi mô hình dữ liệu về chuẩn SIGMA

3.1.2 Quản lý chương trình mô phỏng (Simulation Programs Management)

Các chương trình mô phỏng dịch bệnh ở gia súc có thể sử dụng nhiều mô hình khác nhau, chẳng hạn như mô hình toán học, mô hình dựa trên mạng liên kết hoặc mô hình dựa trên tác tử Mỗi loại gia súc có thể có các mô phỏng với các loại mô hình khác nhau sử dụng các ngôn ngữ lập trình khác nhau (ví dụ: Java, C ++, R, v.v.) hoặc các nền tảng / công cụ mô phỏng khác nhau (ví dụ: NetLogo, GAMA, NAADSM, v.v.) Chưa kể các chương trình này có thể chạy mô phỏng ở nhiều quy mô từ

vực hoặc vùng (giữa các đàn) Bất kể loại mô hình nào được sử dụng ở bất kỳ quy mô nào, với nhiều nguồn đầu vào và dữ liệu khổng lồ, việc thực hiện các chương trình mô phỏng này đòi hỏi một lượng tài nguyên đủ lớn để duy trì việc tính toán trong một thời gian dài nhằm mang lại kết quả đáng tin cậy Thật không may, việc đáp ứng yêu cầu về nguồn lực này thường nằm ngoài khả năng của các chi cục thú y địa phương Hơn nữa, các nhóm nghiên cứu nhỏ về dịch tễ học thú y thường thiếu nguồn lực để đầu tư vào cơ sở hạ tầng hiệu suất cao cho nghiên cứu của họ Điện toán đám mây cung cấp các tài nguyên theo nhu cầu để đáp ứng mục đích sử dụng tài nguyên cực kỳ hạn chế

và không thường xuyên mà không cần đầu tư tài nguyên máy tính lớn Hơn nữa, tài nguyên đám mây có thể được sử dụng bổ sung cho các cơ sở hạ tầng hiện có tại các Chi cục Chăn nuôi và Thú y hoặc các tổ chức tương tự Nhiều nền tảng đám mây hiện tại hỗ trợ quản lý tài nguyên kết hợp cả tại chỗ và trên đám mây như OpenStack, Apache CloudStack, v.v

Một vấn đề nữa là việc mô phỏng thường phải lặp đi lặp lại nhiều lần đòi hỏi nhiều công sức và

có thể tẻ nhạt, dẫn đến sai sót chủ quan từ con người Do đó, khối “Quản lý chương trình mô phỏng” cần hỗ trợ cả việc chạy tự động các loại chương trình mô phỏng dịch bệnh khác nhau (bao gồm cả việc thu thập kết quả sau khi chạy) và quản lý phân bổ nguồn lực để cải thiện hiệu suất của

mô phỏng Để đạt được hiệu suất, các tính toán mô phỏng phải được chia nhỏ thành các nhiệm vụ

cụ thể và được phân phối tới các nút tính toán (được gọi là các máy thi công - worker) trong các cơ

sở hạ tầng máy tính khác nhau tại cùng một cơ sở (ví dụ: cụm) hoặc trên đám mây Khối này cũng cần hỗ trợ việc thực thi nhiều loại mô hình cùng một lúc trong khi đảm bảo tính độc lập / cách ly cần thiết giữa các mô hình này Cần có một nền tảng chuyên biệt hỗ trợ tích hợp và thực thi hiệu suất cao của nhiều chương trình mô phỏng cùng một lúc như OpenMole [19] hoặc Repast HPC [20]

để triển khai khối này

Để làm cho việc tích hợp các chương trình mô phỏng dịch bệnh dễ dàng hơn, chúng tôi khuyến nghị rằng bản thân các chương trình này ít nhất nên triển khai các mô-đun chuyên biệt sau:

- Mô-đun dân số: mô-đun này có thể mô tả toàn bộ quần thể hoặc mô tả từng cá thể vật nuôi (đặc biệt là trong các mô hình dựa trên tác tử) Dân số cần được tạo khi bắt đầu mỗi lần chạy mô phỏng và được gán các thuộc tính vĩ mô như số lượng, thành phần hoặc các thuộc tính vi mô như tuổi, giới tính hoặc tiền sử y tế, v.v

- Mô-đun tiếp xúc: Có nhiều con đường lây truyền bệnh cho vật nuôi, có thể là do tiếp xúc trực tiếp (lây từ động vật sang động vật, lây lan qua đường giọt bắn) hoặc tiếp xúc gián tiếp (lây truyền qua đường không khí, vật bị ô nhiễm, thức ăn và nước uống, v.v.) Ở cấp liên trang trại, lây truyền gián tiếp cũng có thể do buôn bán, chăn thả hoặc di chuyển theo mùa của vật nuôi Việc tiếp xúc cũng có các thuộc tính riêng của nó như thời lượng hoặc cường độ

- Mô-đun bệnh dịch: Nhiệm vụ của mô-đun này là giải quyết mọi việc liên quan đến bệnh tật Ví

dụ, một mô hình dựa trên tác tử có thông tin ở cấp độ cá nhân có thể được chia thành 3 phần: Thứ nhất, bệnh động vật và trạng thái sức khỏe; thứ hai, thay đổi trạng thái gây ra bởi tiếp xúc; và thứ

ba, thay đổi trạng thái không phụ thuộc vào tiếp xúc (ví dụ: kiểm soát di chuyển, chiến lược tiêm chủng, v.v.) Một dịch bệnh có thể làm thay đổi thói quen hàng ngày của động vật, chẳng hạn như khiến chúng nằm yên cả ngày hoặc bỏ ăn Cái chết của động vật được quản lý bởi mô-đun dân số có thể vì lý do dịch bệnh

Trong khi chạy các mô hình mô phỏng, có thể cần phải trích xuất thông tin tức thời, do đó một

số dữ liệu tạm thời có thể được lưu trong bộ nhớ tạm thời (Temporary Storage) của máy thi công và

sẽ được máy chủ thu thập ngay lập tức khi có yêu cầu Đặc biệt, các mô hình dựa trên tác tử có thể được hưởng lợi từ chức năng này để hiển thị mô phỏng sự lây truyền bệnh dịch theo thời gian thực trong khi mô hình vẫn đang chạy

3.1.3 Phân tích và Hiển thị mô phỏng và kết quả (Analysis and Visualization)

Khối này chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu kết quả thu thập được sau khi chạy mô phỏng Có hai cách để thu thập kết quả: (1) sử dụng mô-đun giám sát định kỳ theo dõi và ghi nhật ký các bước

và trạng thái của các thành phần mô phỏng, hoặc (2) bản thân các tác tử phụ trách báo cáo tất cả

thông tin cần quan tâm Nhiều khi thông tin cần quan tâm của mô phỏng sự lây truyền bệnh dịch không chỉ là về số lượng cá thể bị nhiễm bệnh mà còn về tình trạng của từng cá thể, hoặc cách mà bầy đàn tiến triển theo chu kỳ thời gian Bằng cách đó, chúng ta có thể thấy một bộ phận dân số bị ảnh hưởng như thế nào bởi những thay đổi trong mô hình trong những khoảng thời gian nhất định (ví dụ: tác động của chiến lược kiểm soát di chuyển áp dụng cho một loại trang trại) Dữ liệu kết quả được thu thập từ nhiều mô phỏng có thể được sử dụng độc lập hoặc kết hợp để cung cấp thông tin thống kê có giá trị hoặc cảnh báo và dự báo cho các chủ trang trại hoặc các nhà hoạch định chính sách Một số phương pháp phân tích kết quả như phân tích độ nhạy cũng rất hữu ích cho việc xác định tác động của các thông số cụ thể lên mô hình để điều chỉnh các thông số đầu vào của mô phỏng, làm cho mô hình mô phỏng trở nên đáng tin cậy hơn

Về trực quan hóa dữ liệu, kết quả mô phỏng có thể được xuất dưới dạng tệp để sử dụng cho các chương trình phân tích và trực quan hóa dịch tễ học trên máy tính như QGIS hoặc Epi Info Các kết quả này cũng có thể được hiển thị ở dạng dữ liệu nền Web theo kiểu dịch vụ SaaS trên đám mây Các dịch vụ hiển thị có thể truy cập trực tiếp để lấy dữ liệu trong bộ lưu trữ vĩnh viễn để hiển thị thông tin tĩnh sau khi mô phỏng kết thúc hoặc hiển thị thông tin động theo thời gian thực trong khi

mô phỏng vẫn đang chạy (ví dụ: để xem hoặc xem lại sự lây truyền bệnh dịch trong các mô hình dựa trên tác tử)

3.2 Các mô hình và công cụ mô phỏng lan truyền bệnh dịch

Chúng tôi lựa chọn hai mô hình là mô hình lan truyền tả lợn Châu Phi trên địa bàn Hà Nội và

mô hình lan truyền dịch tiêu chảy do vi rút ở bò tại vùng Brittany, Pháp để làm đối tượng nghiên cứu chính của đề tài Đồng thời phát triển hệ thống điện toán đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên đàn gia súc dựa trên khung kiến trúc đã đề xuất ở mục 3.1 cho các dịch bệnh này

3.2.1 Mô hình lan truyền tả lợn Châu Phi trên địa bàn Hà Nội

3.2.1.1 Ảnh hưởng của dịch tả lợn châu Phi

Dịch tả lợn châu Phi (African Swine Fever – ASF) gây ảnh hưởng tiêu cực đến ngành chăn nuôi lợn trên toàn cầu Tại Trung Quốc - quốc gia có tiềm năng về chăn nuôi lớn trên thế giới, theo thống

kê ước tính thịt lợn nhập khẩu tại Trung Quốc tăng lên 2 triệu tấn trong nửa đầu năm 2019 do sản lượng thịt lợn của Trung Quốc đã giảm tới 55% trong đợt bùng phát dịch ASF [25] Hơn nữa, dịch ASF bùng phát gây ra hậu quả nghiêm trọng cho các quốc gia tiêu thụ nhiều thịt lợn như Hồng Kông, Nhật Bản, Hàn Quốc Những quốc gia này đòi hỏi phải nhập khẩu một sản lượng thịt lợn rất lớn để cung cấp cho thị trường trong nước của họ

Tại Việt Nam, thiệt hại chính thức được báo cáo do dịch ASF sau một năm dịch bắt đầu vào tháng 2 năm 2019 là xấp xỉ 6 triệu con (chiếm 21,5% tổng đàn), tương đương với tổng lượng thịt lợn bị hao hụt là 342.091 tấn (chiếm 9,0% tổng sản lượng thịt lợn của cả nước) [25] So với năm trước khi dịch ASF bùng phát, tổng đàn lợn và sản lượng thịt lợn xuất chuồng của Việt Nam giảm lần lượt là 11,5% và 13,8% Sự sụt giảm tích lũy trong tổng đàn lợn do ASF ngay lập tức đã thúc đẩy tăng trưởng nhanh chóng của sản xuất gia cầm (16,5%), gia súc nhai lại (trên 5,0%) và các vật nuôi khác (trên 3,0%) cũng như nhập khẩu thịt lợn tăng nhanh trong năm 2019 (63,0%) [25] Sự sụt giảm nguồn cung cấp thịt lợn trong nước đã dẫn đến tình trạng khan hiếm thịt lợn trong giai đoạn ASF đạt đỉnh điểm Ở vùng dịch sự chênh lệch giá thịt lợn rất thấp còn ở vùng an toàn giá thịt lợn lại có sự chênh lệch cao hơn Giá thịt lợn có giai đoạn tăng gấp đôi, gấp ba Điều này gây ảnh hưởng trực tiếp đến người tiêu dùng thịt lợn trong cả nước Đây cũng là động lực lớn cho hoạt động buôn lậu lợn từ vùng dịch sang vùng không có dịch

Việc tiêu hủy số lượng lớn hoặc cả đàn lợn bị nhiễm bệnh gây thiệt hại nặng nề cho kinh tế của những người chăn nuôi lợn Hơn thế nữa, việc khắc phục hậu quả mà dịch tả lợn châu Phi để lại là khá tốn kém do giá lợn giống luôn ở mức cao tầm 2.5-3 triệu/con và người chăn nuôi cũng cần thời gian để thực hiện tái đàn Tâm lý lo sợ dịch trở lại cũng ảnh hưởng không nhỏ đến người chăn nuôi khiến họ do dự khi quyết định tái đàn trong thời điểm ASF vẫn chưa có vaccine hay thuốc đặc trị

3.2.1.2 Tổng quan về mô hình lan truyền bệnh dịch ASF

Mô hình được xây dựng dựa trên mô hình NAADSM tập trung vào thành phần mô phỏng lây lan dịch bệnh, không hướng tới các thành phần như phát hiện lây nhiễm, truy vết, ước lượng chi phí Mô hình đồng thời cũng bỏ qua các cơ chế vắc xin do hiện tại chưa có vắc xin cho ASF Vì tập trung vào mục tiêu các biện pháp kiểm soát lây lan dịch bệnh nên mô hình đã lược bỏ một số thành phần như các giai đoạn truyền nhiễm: tiềm ẩn, truyền nhiễm cận lâm sàng, miễn dịch tự nhiên Như vậy mô hình được xây dựng là mô hình chỉ nghiên cứu 2 trạng thái là nhiễm bệnh và không bị nhiễm bệnh (mô hình SI – Susceptible Infected) Đối tượng của mô hình là các trang trại lợn, với giả thiết rằng khi một con lợn bị nhiễm bệnh thì cả đàn bị coi là nhiễm bệnh

Các tham số chính của mô hình được tham khảo từ mô hình của H.S Lee và cộng sự năm 2020 [24], bao gồm xác suất nhiễm bệnh khi một trang trại tiếp xúc với một trang trại khác đã bị nhiễm bệnh, tần suất liên hệ giữa các trang trại Đồng thời mô hình đã được bổ sung một số tham số để mô phỏng các kịch bản bổ sung như thời gian đợi tiêu hủy hay số lượng các trang trại được lấy từ thực

tế

Hình 4 Các thành phần của mô phỏng ASF

Mô hình dược mô phỏng bằng công cụ GAMA [27] với các thành phần như trong Hình 4 Trước hết, dữ liệu về bản đồ được thu thập và xử lý qua công cụ QGIS để chỉ giữ lại các thông tin cần thiết cho mô phỏng dưới dạng các tệp tin có đuôi shp (shape files) Dạng file bản đồ này đã được GAMA hỗ trợ Mặt khác, dữ liệu về số lượng trang trại, tổng số lợn của từng quận huyện sẽ được thu thập và thực hiện tiền xử lý Dữ liệu này sau khi được xử lý sẽ chứa thông tin về số lượng trang trại, số lợn trung bình của một hộ chăn nuôi, của một cơ sở chăn nuôi trên địa bàn mỗi quận, huyện Công cụ GAMA lưu trữ mô hình dưới dạng tệp tin có đuôi gaml Mô phỏng còn cho phép người dùng tác động vào các thông số để thiết lập các kịch bản mô phỏng Mô phỏng có khả năng hiển thị sự lây lan dịch bệnh ASF trên bản đồ Hà Nội, đồng thời có khả năng trích xuất các thông số dùng để kiểm tra, kiểm chứng lại mô hình Mô phỏng cũng cho phép trích xuất các thông số dùng cho đánh giá tác động của các phương pháp phòng chống dịch

3.2.1.3 Dữ liệu dùng cho mô phỏng ASF

Dữ liệu bản đồ

Dữ liệu bản đồ Hà Nội được lấy từ dữ liệu bản đồ Việt Nam: https://data.humdata.org/dataset/cod-ab-vnm? Sử dụng công cụ QGIS để xử lý dữ liệu bản đồ này, chỉ giữ lại những thông tin cần thiết cho mô phỏng Cụ thể là 2 lớp liên quan đến dữ liệu bản đồ các quận huyện, trung tâm các quận, huyện Đồng thời loại bỏ những dữ liệu bản đồ nằm ngoài địa bàn

Hà Nội Hình 5 chỉ ra quá trình xử lý dữ liệu bản đồ Hà Nội với QGIS

Hình 5 Xử lý bản đồ Hà Nội với QGIS

Dữ liệu chăn nuôi

Đối tượng chính của mô hình mô phỏng là các trang trại lợn trên địa bàn Hà Nội với dữ liệu

cụ thể về số lượng trang trại, tổng số lợn trên địa bàn các quận huyện Dữ liệu này được lấy từ Chi cục Chăn nuôi & Thú y Hà Nội (Hình 6) Trong Hình 6 chúng ta có thể thấy số cơ sở chăn nuôi (226) rất nhỏ so với số hộ chăn nuôi (44429) nhưng lại có số lượng lợn chiếm tỉ trọng khá cao (27.87 %) Cơ sở chăn nuôi và hộ chăn nuôi ở đây đại diện cho những loại hình chăn nuôi khác nhau

Hình 6 Dữ liệu về chăn nuôi lợn trên địa bàn Hà Nội [21]

Những dữ liệu cần được xử lý trước khi đưa vào công cụ GAMA đồng thời dữ liệu về số lợn trung bình của hộ chăn nuôi, cơ sở chăn nuôi cũng được tính một cách đơn giản để giảm số lượng

lớn giữa số lượng lợn trung bình của hộ chăn nuôi với số lượng lợn trung bình của cơ sở chăn nuôi

Cụ thể, số lợn trung bình của các hộ chăn nuôi ở các quận huyện đều nhỏ hơn 30 Trong khi đó, số lợn trung bình của các cơ sở chăn nuôi ở các quận huyện có cơ sở chăn nuôi đều khá lớn, đa số là trên 1000 con (11/16 quận huyện), nhỏ nhất là 292 con

Hình 7 Số lợn trung bình của các hộ chăn nuôi và cơ sở chăn nuôi

3.2.1.4 Một số khái niệm của mô hình ASF

Trang trại

Khái niệm trang trại dùng trong đề tài dùng để chỉ chung các hộ chăn nuôi, cơ sở chăn nuôi, đây chính là đối tượng của mô hình mô phỏng Các khái niệm về quy mô trang trại ở Việt Nam được quy định trong Luật chăn nuôi số 32/2018/QH14 năm 2018 và Nghị định 13/2020/NĐ-CP hướng dẫn Luật Chăn nuôi năm 2020 Theo đó quy mô chăn nuôi gia súc được quy định như sau:

- Chăn nuôi trang trại quy mô lớn: Từ 300 đơn vị vật nuôi trở lên;

- Chăn nuôi trang trại quy mô vừa: Từ 30 đến dưới 300 đơn vị vật nuôi;

- Chăn nuôi trang trại quy mô nhỏ: Từ 10 đến dưới 30 đơn vị vật nuôi;

- Chăn nuôi nông hộ: Dưới 10 đơn vị vật nuôi

Một điểm đáng lưu ý là trang trại quy mô lớn có những yêu cầu chặt chẽ hơn về an toàn sinh học so với nông hộ, trang trại quy mô vừa và nhỏ, đồng thời phải được cấp Giấy chứng nhận đủ điều kiện chăn nuôi [22]

Trong mô hình của H.S Lee và cộng sự năm 2020, quy mô trang trại được định nghĩa theo một nghiên cứu năm 2014 với số lượng lợn của trang trại nhỏ ít hơn 100 con, trang trại vừa từ 100 con đến dưới 1000 con và trang trại lớn trên 1000 con Khi áp dụng Luật chăn nuôi số 32/2018/QH14 năm 2018 thì quy mô trang trại trong mô hình này không còn hợp lý Đồng thời mô hình này đã bỏ qua vai trò của chăn nuôi nông hộ Theo dữ liệu về chăn nuôi ở mục 3.2.1.3, hộ chăn nuôi tuy có số lợn trung bình nhỏ hơn so với các cơ sở chăn nuôi, nhưng số lượng hộ chăn nuôi là rất lớn (44429 hộ [21]) do đó tổng số lợn của các hộ chăn nuôi chiếm tỉ trọng khá cao (72,13%) Do

đó không thể bỏ qua vai trò của chăn nuôi nông hộ trong sự lây lan của ASF

Theo Luật chăn nuôi số 32/2018/QH14 năm 2018 và Nghị định 13/2020/NĐ-CP hướng dẫn Luật Chăn nuôi năm 2020, chăn nuôi nông hộ có yêu cầu về an toàn sinh học kém chặt chẽ nhất so với chăn nuôi trang trại Trong phạm vi đề tài, để thuận tiện cho việc mô phỏng và so sánh, đánh giá kết quả, khái niệm trang trại nhỏ sẽ bao hàm trang trại có quy mô nhỏ theo Luật chăn nuôi và chăn nuôi nông hộ Như vậy trong mô hình mô phỏng:

- Số lượng lợn của trang trại lớn là từ 300 con trở lên

- Số lượng lợn của trang trại vừa là từ 30 con đến dưới 300 con

- Số lượng lợn của trang trại nhỏ là dưới 30 con

Tiếp xúc trực tiếp và tiếp xúc gián tiếp

- Tiếp xúc trực tiếp là hoạt động di chuyển lợn từ trang trại này qua trang trại khác Đây là dạng tiếp xúc có xác suất lây nhiễm cao nhất

- Tiếp xúc gián tiếp là hoạt động di chuyển của người, phương tiện, vật liệu và trang thiết bị

từ trang trại này qua trang trại khác Đây là dạng tiếp xúc thường xuyên xảy ra giữa các trang trại và có xác suất lây nhiễm phụ thuộc vào mức độ an toàn sinh học của các trang trại

Liên hệ, trang trại đích, trang trại nguồn

Liên hệ trong mô hình mô phỏng dùng để chỉ liên kết giữa hai trang trại Hai trang trại dược phép tiếp xúc trực tiếp hoặc gián tiếp với nhau khi tồn tại liên hệ giữa hai trang trại đó Một liên hệ luôn bao gồm một trang trại nguồn và một trang trại đích Trang trại nguồn khi bị nhiễm bệnh sẽ có khả năng lây bệnh cho trang trại đích khi có tiếp xúc trực tiếp hoặc gián tiếp giữa hai trang trại Lưu

ý rằng, ở đây không xét đến chiều ngược lại, tức là trang trại đích bị nhiễm bệnh và lây cho trang trại nguồn

Liên hệ và tiếp xúc

Trong phạm vi đề tài, khái niệm danh sách liên hệ và khái niệm danh sách tiếp xúc được dùng tương đương nhau Chúng đều dùng để chỉ danh sách thể hiện các liên hệ giữa các cặp trang trại Theo đó, khái niệm số lượng liên hệ và khái niệm số lượng tiếp xúc cũng được sử dụng tương

đương, chính là số phần tử của danh sách kể trên

3.2.1.5 Tham số sử dụng trong mô hình ASF

Xác suất lây truyền

Xác suất lây truyền phụ thuộc vào loại tiếp xúc (Bảng I) Xác suất lây truyền của tiếp xúc trực tiếp là 0.6 nghĩa là khi một trang trại tiếp xúc trực tiếp với một trang trại bị nhiễm bệnh, thì trang trại đó có xác suất 60% sẽ bị nhiễm bệnh Xác xuất lây truyền của tiếp xúc gián tiếp với trang trại vừa và nhỏ là 0.6 được hiểu là khi một trang trại vừa hoặc trang trại nhỏ có tiếp xúc gián tiếp với một trang trại bị nhiễm bệnh, thì trang trại đó có xác suất 60% sẽ bị nhiễm bệnh

Bảng I Xác suất lây truyền [3]

Loại tiếp xúc Xác suất lây truyền

Tiếp xúc gián tiếp tới trang trại vừa và nhỏ 0.6

Tiếp xúc gián tiếp tới trang trại lớn 0.006

Xác suất lây truyền của tiếp xúc gián tiếp ở trang trại vừa và nhỏ cao bằng xác suất lây truyền của tiếp xúc trực tiếp Điều này có thể được lý giải bởi trang trại vừa và nhỏ có mức độ an toàn sinh học thấp, có nhiều nguy cơ để virus xâm nhập Trái lại, ở trang trại lớn, nơi có độ an toàn sinh học cao nhất trong số các loại hình trang trại, xác suất lây truyền của tiếp xúc gián tiếp khá nhỏ (0.006) Các giá trị của xác suất lây truyền được lấy theo ý kiến của các chuyên gia [23]

Số lượng tiếp xúc trung bình của một trang trại trong một tuần

Dữ liệu về số lượng tiếp xúc trực tiếp của một trang trại được thu thập dựa trên tần suất một trang trại vận chuyển lợn từ trang trại của mình qua trang trại khác Dữ liệu về số lượng tiếp xúc gián tiếp của một trang trại được thu thập từ khảo sát trên các trang trại với các câu hỏi về:

- Tần suất có phương tiện di chuyển tới trang trại trong vòng 6 tháng qua

- Tần suất bác sĩ thú ý hay nhân viên thú y tới trang trại trong vòng 6 tháng qua

- Tần suất các nông dân hay thương nhân khác tới trang trại trong vòng 6 tháng qua

- Tần suất trang trại dùng chung thiết bị với các trang trại khác

Bảng II Số lượng tiếp xúc trung bình trong 1 tuần

Liên hệ (Nguồn - Đích) Số lượng tiếp xúc trung bình trong 1 tuần

Tiếp xúc trực tiếp Tiếp xúc gián tiếp

Trang trại nhỏ → Trang trại nhỏ Poisson 0.072 Poisson 0.282

Trang trại vừa → Trang trại nhỏ Poisson 0.072 Poisson 0.282

Trang trại vừa → Trang trại vừa Poisson 0.073 Poisson 0.271

Trang trại lớn → Trang trại vừa Poisson 0.073 Poisson 0.271

Một phân phối Poisson dùng để xác định số lượng tiếp xúc trung bình trong 1 tuần Giá trị này sẽ được tính hàng tuần Ví dụ, chúng ta cần tính số lượng tiếp xúc trực tiếp của 1 trang trại vừa tới các trang trại nhỏ (ở đây trang trại vừa sẽ là trang trại nguồn, các trang trại nhỏ sẽ là các trang trại đích của các liên hệ) Giả sử ở một thời điểm mô phỏng, Poisson(0.073) trả về giá trị 1 Khi đó

số lượng tiếp xúc cần tính (tiếp xúc gián tiếp giữa 1 trang trại vừa và các trang trại nhỏ) sẽ bằng 1 Tức là 1 trang trại vừa có 1 tiếp xúc trực tiếp tới 1 trang trại nhỏ trong 1 tuần Hay cụ thể hơn là

trong một tuần, 1 trang trại vừa sẽ di chuyển lợn từ trang trại mình sang một trang trại nhỏ Ví dụ, chúng ta cần tính số lượng tiếp xúc gián tiếp của 1 trang trại lớn nhận từ các trang trại vừa (ở đây, trang trại lớn sẽ là trang trại đích, các trang trại vừa sẽ là các trang trại nguồn của các liên hệ) Giả

sử ở một thời điểm mô phỏng Poisson(3.5) trả về giá trị 4 Khi đó số lượng tiếp xúc cần tính sẽ bằng 4 Tức là 1 trang trại lớn nhận 4 tiếp xúc gián tiếp từ các trang trại vừa trong 1 tuần Hay một trường hợp cụ thể là trong một tuần, sẽ có 4 lần xe từ các trang trại vừa tới 1 trang trại lớn

Quan sát Bảng II có thể thấy số lượng tiếp xúc trực tiếp trung bình của các trang trại nhỏ (Poisson(0.072) đến Poisson(0.073)) trong khi xác xuất lây truyền của tiếp xúc trực tiếp lớn (0.6)

Số lượng tiếp xúc gián tiếp của các trang trại vừa và nhỏ là nhỏ (Poisson(0.271) đến Poisson(0.282)) trong khi xác suất lây truyền của các tiếp xúc gián tiếp tới trang trại vừa và nhỏ là lớn (0.6) Số lượng tiếp xúc gián tiếp của các trang trại lớn là lớn nhất (Poisson(3.5)) trong khi xác suất lây truyền của các tiếp xúc gián tiếp tới các trang trại lớn là nhỏ nhất (0.006)

3.2.1.6 Các tham số dùng cho các kịch bản mô phỏng

Mô phỏng có tổng cộng 5 kịch bản chính (được thể hiện bằng các thông số tùy chọn trong Hình 8): (1) Loại bỏ tiếp xúc trực tiếp và tiếp xúc của trang trại lớn; (2) Hạn chế di chuyển của trang trại bị nhiễm bệnh; (3) Hạn chế di chuyển của tất cả các trang trại; (4) Tiêu hủy lợn bị nhiễm bệnh; (5) Nâng cao an toàn sinh học cho các trang trại vừa và nhỏ Các tham số khác nhau được dùng để điều khiển các kịch bản mô phỏng Chúng ta có thể kết hợp nhiều kịch bản với nhau để đánh giá tác động tổng thể của các phương pháp phòng chống lây lan dịch bệnh như: hạn chế di chuyển của trang trại bị nhiễm bệnh, tiêu hủy lợn bị nhiễm bệnh, nâng cao an toàn sinh học cho các trang trại vừa và nhỏ Thông tin chi tiết về các kịch bản và các tham số của chúng sẽ được trình bày trong các phần tiếp sau

Hình 8 Các tham số dùng cho các kịch bản mô phỏng Các tham số khác

Ngoài các tham số chính như xác suất lây truyền, số lượng tiếp xúc trung bình trong một tuần, chúng ta còn có các tham số dùng cho hiển thị và các tham số dùng để kiểm tra cách thức triển khai mô hình (Hình 9) Tham số hiển thị cho phép ẩn/hiện tên các quận huyện trên bản đồ Hà Nội Khi bật chức năng kiểm tra, mô phỏng sẽ tính toán lại các giá trị xác suất lây truyền, hệ số của phân

đến số ngày ứng với một bước mô phỏng, chúng ta có thể chạy mô phỏng chi tiết hơn với đơn vị thời gian nhỏ hơn

Hình 9 Các tham số dùng cho hiển thị và kiểm tra

3.2.1.7 Lưu đồ

Ở mỗi kịch bản mô phỏng, mô phỏng sẽ được chạy lại 100 lần sau đó sẽ tính các giá trị trung bình của tất cả các lần lặp như số lượng trang trại bị nhiễm bệnh, số lượng trang trại phải tiêu hủy lợn theo từng loại trang trại Một điều thuận lợi là công cụ GAMA hỗ trợ khá tốt việc chạy mô phỏng với số lần lặp định trước Công cụ GAMA cũng hỗ trợ tính toán song song khi chạy lặp lại

mô phỏng như vậy, điều này giúp giảm đáng kể thời gian mô phỏng

Trong mỗi lần lặp, sự lây lan của ASF trên địa bàn Hà Nội được mô phỏng trong 52 tuần, thời gian này đủ dài để bao trọn một chu kỳ chăn nuôi lợn ở nước ta (từ 6 đến 8 tháng) Mô phỏng này bắt đầu khởi tạo với các tham số như xác suất lây truyền, hệ số Poisson, các tham số dùng cho các kịch bản mô phỏng Chính các tham số này sẽ định hình kịch bản mô phỏng Ở giai đoạn khởi tạo này, mô phỏng cũng đọc dữ liệu về hộ chăn nuôi, dữ liệu về bản đồ Hà Nội Tiếp đến, các trang trại sẽ được khởi tạo với vị trí và quy mô ở từng quận huyện Sau đó, mô phỏng sẽ cho một trang trại vừa ngẫu nhiên bị nhiễm bệnh

Giai đoạn tiếp theo là tạo danh sách liên hệ, giai đoạn này sẽ được thực hiện ở đầu mỗi bước

mô phỏng Thời gian mô phỏng là 52 tuần, nếu mỗi bước mô phỏng tương ứng với một tuần thì ta

sẽ có 52 bước mô phỏng Ở giai đoạn này, số lượng tiếp xúc trong một tuần sẽ được tính lại Kịch bản mô phỏng có thể sẽ ảnh hưởng đến việc tính toán này Ví dụ, trong kịch bản hạn chế di chuyển

số lượng tiếp xúc sẽ bị giảm tương ứng với hệ số hạn chế di chuyển Kết thúc giai đoạn này, mỗi trang trại sẽ có danh sách tiếp xúc trực tiếp, danh sách tiếp xúc gián tiếp riêng cho từng loại hình trang trại

Giai đoạn tiếp theo thể hiện tương tác giữa các trang trại Ở giai đoạn này tất cả các trang trại sẽ được duyệt qua với thứ tự ngẫu nhiên (sử dụng tính năng của công cụ GAMA) Nếu trang trại hiện tại bị nhiễm bệnh thì mô phỏng sẽ thực hiện lây nhiễm sang các trang trại khác theo danh sách liên hệ của trang trại và xác suất lây truyền của các trang trại đích Lưu đồ của mô hình mô phỏng được minh họa trong Hình 10

Hình 12 mô tả chi tiết hơn về quá trình tạo danh sách tiếp xúc cho mỗi trang trại Ở quá trình này, số lượng liếp xúc của mỗi trang trại sẽ được tạo trước tiên đối với từng loại hình trang trại, dựa theo phân phối Poisson và các kịch bản mô phỏng Sau đó danh sách tiếp xúc sẽ được tạo ra với các trang trại đích nằm trong bán kính 30km và có kiểu trang trại phù hợp Trong ví dụ Hình 11, trang trại có ID là 27 sẽ có tiếp xúc gián tiếp tới các trang trại nhỏ có ID lần lượt là 603, 776, 817 Trang trại này cũng có tiếp xúc gián tiếp tới một trang trại vừa có ID là 94 và một trang trại lớn có ID là

968

Hình 10 Lưu đồ của mô hình mô phỏng

Hình 11 Ví dụ về danh sách tiếp xúc gián tiếp của các trang trại

Hình 12 Lưu đồ tạo liên hệ giữa các trang trại

3.2.1.8 Chạy các kịch bản mô phỏng và kết quả

Kịch bản cơ sở

Trong kịch bản cơ sở, không có biện pháp phòng chống lây lan dịch bệnh nào được áp dụng Kết quả mô phỏng kịch bản cơ sở được thể hiện trong Hình 13

Hình 13 Kết quả mô phỏng kịch bản cơ sở

Có thể thấy ở tuần thứ 33 hầu hết các trang trại đã bị nhiễm bệnh (phù hợp với kết quả mô hình của H.S Lee và cộng sự năm 2020) Số các trang trại chưa bị nhiễm bệnh còn lại hầu hết là các trang trại lớn nơi có mức độ an toàn sinh học cao Kết quả phần trăm trang trại bị nhiễm bệnh càng thể hiện rõ hơn điều này (Hình 13b) Với công cụ GAMA các trang trại bị nhiễm bệnh được thể hiện bằng chấm đỏ, các trang trại chưa bị nhiễm bệnh được thể hiện bằng chấm xanh lá cây trên bản

đồ Hà Nội Kích thước của chấm cũng thể hiện loại hình trang trại lớn/vừa/bé tương ứng (Hình 14)

Hình 14 Mô phỏng trực quan với công cụ GAMA ở kịch bản cơ sở Kịch bản loại bỏ tiếp xúc trực tiếp và tiếp xúc của trang trại lớn

Kịch bản loại bỏ tiếp xúc trực tiếp và tiếp xúc của trang trại lớn cho phép đánh giá vai trò của tiếp xúc trực tiếp, tiếp xúc gián tiếp vào tốc độ lây lan ASF Từ việc thay đổi hai tham số liên quan đến loại bỏ tiếp xúc trực tiếp và tiếp xúc của trang trại lớn, chúng ta có thể tạo ra 2 kịch bản dùng cho đánh giá là kịch bản loại bỏ tiếp xúc trực tiếp và kịch bản loại bỏ tiếp xúc của trang trại lớn Hai kịch bản này sẽ được so sánh, đánh giá với kịch bản cơ sở là trường hợp có cả tiếp xúc trực tiếp và tiếp xúc của các trang trại lớn

Bảng III: Kết quả khi loại bỏ các tiếp xúc trực tiếp và tiếp xúc của trang trại lớn

Loại tiếp xúc Tổng Trang trại nhỏ Trang trại vừa Trang trại lớn

39443 (-0.02%)

5172 (-0.56%)

127 (-9.45%)

Bỏ qua tiếp xúc

trang trại lớn

44134 (-1.16 %)

39340 (-0.27%)

5169 (-0.62%)

0 (-100%)

Dựa vào kết quả ở Bảng III và Hình 15 ta có thể thấy được tiếp xúc gián tiếp có ảnh hưởng rất lớn đến sự lây lan dịch bệnh Khi bỏ qua tiếp xúc trực tiếp thì kết quả cũng không thay đổi nhiều Trang trại lớn có độ an toàn sinh học cao, khó bị lây nhiễm hơn Do vậy việc bỏ qua tiếp xúc trang trại lớn cũng không ảnh hưởng nhiều đến kết quả

a) b)

Hình 15 Kết quả mô phỏng loại bỏ tiếp xúc trực tiếp và tiếp xúc của trang trại lớn

Kịch bản hạn chế di chuyển của trang trại bị nhiễm bệnh

Kịch bản hạn chế di chuyển của trang trại bị nhiễm bệnh cho phép đánh giá vai trò của hạn chế di chuyển đến tốc độ lây lan ASF Từ việc thay đổi các tham số liên quan đến hệ số hạn chế di chuyển và thời gian áp dụng hạn chế di chuyển, chúng ta có thể tạo ra nhiều kịch bản khác nhau nhƣ hạn chế 25/50/75/100% di chuyển của trang trại bị nhiễm bệnh sau 2/4/6/8 tuần Về phía mô hình mô phỏng, việc hạn chế di chuyển thể hiện bằng giảm hệ số của phân phối Poisson khi tính số lƣợng tiếp xúc trung bình mà trang trại bị nhiễm có trong một tuần Ví dụ, một trang trại lớn khi bị hạn chế di chuyển 50% sẽ có: số lƣợng tiếp xúc trực tiếp tới các trang trại vừa trung bình một tuần

là Poisson(0.073/2); số lƣợng tiếp xúc gián tiếp từ các trang trại vừa trung bình 1 tuần là Poisson(3.5/2) (thay vì Poisson(0.073) và Poisson(3.5))

a) b)

Hình 16 Kết quả khi hạn chế 75% di chuyển của trang trại bị nhiễm bệnh

Dựa vào kết quả đƣợc chỉ ra từ Bảng IV và Hình 16 chúng ta thấy rằng việc hạn chế di chuyển của trang trại bị nhiễm bệnh chỉ thu lại đƣợc kết quả có thể mong đợi đƣợc khi việc hạn chế

Bảng IV: Kết quả khi hạn chế di chuyển của trang trại bị nhiễm bệnh

di chuyển lớn hơn 75% Nếu việc hạn chế sự di chuyển quá thấp, tỉ lệ lây lan vẫn còn rất cao Việc hạn chế 100% di chuyển đối với các trang trại đã bị mắc bệnh sẽ giảm thiểu tỉ lệ lây nhiễm là 99.72%

Kịch bản hạn chế di chuyển của tất cả các trang trại

Kịch bản hạn chế di chuyển của tất cả các trang trại tương tự như kịch bản hạn chế di chuyển của các trang trại bị nhiễm bệnh Điểm khác nhau ở đây là áp dụng hạn chế di chuyển lên tất cả các trang trại và áp dụng ngay từ khi bắt đầu mô phỏng (khi có dịch xuất hiện) Bằng việc thay đổi hệ

số hạn chế di chuyển, chúng ta có thể tạo ra được các kịch bản khác như hạn chế 25/50/75% di chuyển của tất cả các trang trại

a) b)

Hình 17 Kết quả khi hạn chế di chuyển của tất cả các trang trại

Dựa vào kết quả được chỉ ra từ Bảng V và Hình 17 chúng ta thấy rằng việc hạn chế sự di chuyển của tất cả các trang trại đạt hiệu quả phòng ngừa lây lan dịch bệnh khá nhanh (khi đạt hạn chế lớn hơn 50%) Tuy nhiên, nếu hạn chế di chuyển tất cả các trang trại sẽ có tác động xấu đến kinh tế

Kịch bản nâng cao an toàn sinh học cho các trang trại vừa và nhỏ

Kịch bản nâng cao an toàn sinh học cho các trang trại vừa và nhỏ cho phép đánh giá vai trò của biện pháp nâng cao an toàn sinh học đến tốc độ lây lan ASF Nâng cao an toàn sinh học cho các trang trại vừa và nhỏ giúp làm giảm xác suất lây truyền của tiếp xúc gián tiếp tới các trang trại này Bằng cách thay đổi tham số giảm xác suất lây truyền của tiếp xúc gián tiếp (của các trang trại vừa

và nhỏ), chúng ta có thể tạo ra các kịch bản khác như giảm xác suất lây truyền của tiếp xúc gián tiếp

đi 25/50/75% Các kịch bản này sẽ được so sánh, đánh giá với kịch bản cơ sở khi không thay đổi xác suất lây truyền

a) b)

Hình 18 Kết quả khi nâng cao 50% an toàn sinh học cho các trang trại vừa và nhỏ

Dựa vào kết quả được chỉ ra từ Bảng VI và Hình 18 chúng ta thấy rằng biện pháp nâng cao an toàn sinh học cho các trang trại vừa và nhỏ bắt đầu có tác dụng khi giảm trên 50% xác suất lây truyền qua tiếp xúc gián tiếp

Kịch bản tiêu hủy lợn bị nhiễm bệnh

Kịch bản tiêu hủy lợn từ các trang trại bị nhiễm bệnh cho phép đánh giá vai trò của biện pháp tiêu hủy đến tốc độ lây lan của ASF Bằng cách điều chỉnh tham số thời gian áp dụng tiêu hủy, chúng ta có thể tạo ra các kịch bản khác nhau như tiêu hủy lợn sau 2/3/4/6 tuần kể từ khi trang trại

bị nhiễm bệnh

Từ kết quả ở Bảng VII chúng ta thấy rằng nếu có thể giảm thời gian chờ tiêu hủy xuống dưới 3 tuần thì sẽ cho hiệu quả phòng chống lây lan dịch ASF rất cao gần như có thể chặn đứng sự lây lan của dịch Đây là biện pháp hiệu quả nhất trong số các biện pháp phòng chống dịch trong khi chưa có vắc xin của ASF

3.2.1.9 Dịch vụ đám mây phân tích, hiển thị mô phỏng và kết quả

Trong khuôn khổ của đề tài, chúng tôi đã phát triển một dịch vụ đám mây prototype nhằm giúp cho các nhà nghiên cứu có thể thực hiện các mô phỏng với mô hình ASF một cách thuận tiện nhất

trực tiếp

Tiếp xúc gián tiếp

Tiếp xúc trực tiếp

Tiếp xúc gián tiếp

Bảng VI: Kết quả khi nâng cao an toàn sinh học cho các trang trại vừa và nhỏ

Bảng VII: Kết quả tiêu hủy lợn bị nhiễm bệnh

Dịch vụ này được mô tả chi tiết trong Chương 5 báo cáo nghiên cứu tổng hợp [18] và được phục vụ tại địa chỉ http://asfsim.ml Một số giao diện của chương trình được minh họa trong Hình 19

Hình 19 Một số trang giao diện của dịch vụ mô phỏng lan truyền dịch bệnh ASF

3.2.2 Mô hình lan truyền dịch tiêu chảy do vi rút ở bò tại vùng Brittany, Pháp

Phần này thảo luận về việc sử dụng mô phỏng để nghiên cứu mô hình dịch bệnh tiêu chảy do virus ở bò (BVD) Đây là bệnh đặc hữu ở gia súc do vi rút (vi rút tiêu chảy ở bò, BVDV) gây ra, dẫn đến thiệt hại kinh tế do rối loạn sinh sản, giảm sản lượng sữa cũng như sự gia tăng tỷ lệ mắc bệnh và tỷ lệ tử vong ở các động vật bị nhiễm bệnh Để xác định các nguyên nhân chính của sự lây lan dịch bệnh trong một vùng và để so sánh một loạt các chiến lược kiểm soát dịch bệnh trong vùng,

mô hình mô phỏng siêu dân số ngẫu nhiên đã được đề xuất Đây là mô hình dạng ngăn thời gian rời rạc dựa trên đặc điểm của đàn bò sữa ở vùng Brittany, Pháp

Mô hình lây lan của BVDV có tính tới hai con đường lây truyền chính giữa các bầy đàn gia súc, bao gồm các hoạt động buôn bán động vật mang vi rút và lây truyền vi rút trong mùa chăn thả do tiếp xúc qua hàng rào với động vật từ các đàn lân cận [26] Về mặt dữ liệu, mô phỏng sử dụng cơ sở

dữ liệu 2 GB mô tả quá trình sống của gia súc ở Brittany từ năm 2005 đến năm 2013 Cơ sở dữ liệu này cung cấp thông tin về nhân khẩu học của động vật cho sữa (ví dụ: tỷ lệ sinh, chết và tiêu hủy)

và quá trình buôn bán giữa các trang trại (ví dụ, trang trại chứa gia súc, ngày và lý do nhập / xuất đàn) Mô hình siêu dân số đại diện cho sự lây lan của BVDV trong nội bộ và giữa 12750 đàn bò sữa

ở Brittany và có tính đến 1056565 sự dịch chuyển của động vật vì nhiều lý do trong khoảng thời gian 9 năm

Bởi vì chương trình mô phỏng của mô hình BVD đã được nghiên cứu và phát triển trước tại Inria, Rennes, Pháp Trong khuôn khổ của sự hợp tác với đề tài chúng tôi, nhóm nghiên cứu chỉ tiến hành phát triển hệ thống dịch vụ điện toán đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh BVD được phát triển dựa trên khung kiến trúc đề xuất ở mục 3.1 và được sử dụng chung cho các nhà nghiên cứu của nhóm Myriads, Inria và cho nhóm nghiên cứu của đề tài Trang web của công cụ trực tuyến này được đặt tại địa chỉ http://bvdsim.ml/ và chi tiết về chương trình có thể tìm thấy trong Chương 5 của báo cáo nghiên cứu tổng hợp [18] Trong dịch vụ đám mây này, người dùng có thể tùy biến các tham số cụ thể của mô hình như được chỉ ra trong Hình 20 Các tham số đó là:

- Sex-ratio: Tỉ lệ bò cái / tổng số bò được sinh ra

- Neighborhood circle radius (km): Khoảng cách các đàn được coi là hàng xóm

- Rate of mortality of PI animals: Xác suất bò PI tử vong

- Rate of mortality of PI calves at birth: Xác suất bò PI tử vong lúc sinh ra

- Within-group transmission rate for PI animals: Xác suất lây bệnh trong nhóm tuổi của bò PI

- Within-group transmission rate for TI animals: Xác suất lây bệnh trong nhóm tuổi của bò TI

- Between-group transmission rate for PI animals: Xác suất lây bệnh giữa các nhóm tuổi của bò PI

- Between-group transmission rate for TI animals: Xác suất lây bệnh giữa các nhóm tuổi của bò TI

- Between-neighbor transmission rate for PI animals: Xác suất lây bệnh giữa các đàn bò lân cận của

bò PI

Chi tiết về bò PI (Persistenly Infected) và TI (Transiently Infected) được định nghĩa trong Chương 5 của báo cáo nghiên cứu tổng hợp [18]

Hình 20 Giao diện tùy biến tham số của dịch vụ đám mây BVDV

Sau khi chọn chế độ và cài đặt các thông số, người dùng có thể bắt đầu tiến hành chạy giả lập Người dùng sẽ được chuyển hướng đến trang theo dõi tiến trình chạy Một mã định danh (session ID) được sinh ra cho session này như trên Hình 21 Người dùng có thể sử dụng session ID này để chia sẻ hoặc tìm kiếm và xem lại kết quả sau này

Hình 21 Mã định danh được sinh ra để tham chiếu kết quả sau mỗi lần chạy mô phỏng

Ở trang kết quả như ở Hình 22 sau khi chạy mô phỏng người dùng sẽ thấy các biểu đồ thể hiện

xu hướng của:

- Tổng số lượng bò bị nhiễm theo thời gian

- Số lượng đàn bò bị nhiễm theo thời gian

- Trung bình tỉ lệ bò miễn dịch trong đàn theo thời gian

3.3 Đánh giá hệ thống triển khai

Trong phần này, chúng tôi thực hiện một số thử nghiệm để đánh giá hiệu suất và chức năng của một triển khai của khung kiến trúc đề xuất khi thực hiện các mô phỏng với mô hình lây truyền bệnh dịch ASF như đã mô tả ở mục 3.2.1

Hình 23 Kiến trúc hệ thống của phiên bản triển khai khung đề xuất cho mô phỏng ASF

3.3.2 Đánh giá hiệu quả chi phí

Với mô phỏng thực tế về đợt bùng phát dịch bệnh ASF, trong mỗi chu kỳ của mô hình ASF, tất cả các trang trại đều tham gia vào mạng lưới liên lạc và cùng tác động tới mạng lưới, do đó các hoạt động trên các trang trại phải được thực hiện tuần tự, hết trang trại này đến trang trại khác Tuy nhiên, các kịch bản khác nhau của mô phỏng cũng như các lần lặp lại của chúng có thể được chạy độc lập và được phân phối cho các quy trình cục bộ hoặc từ xa khác nhau để chạy song song

Hiệu suất của việc chạy mô phỏng ASF đã được so sánh trong các môi trường khác nhau bằng cách sử dụng tài nguyên tại chỗ và đám mây Với trường hợp tại chỗ, các lần lặp lại (I) được tiến hành tuần tự trong một máy tính thông thường (Acer Nitro 5, Core i5 2,50 GHz, RAM 8GB,

OS CentOS 7) trong đó tất cả bốn lõi được phép sử dụng cho mô phỏng hoặc (II) được tiến hành trong một cụm của hệ thống thực thi theo lô sử dụng HTCondor Trong môi trường (I), khung đề xuất của chúng tôi không được sử dụng trong khi OpenMole yêu cầu HTCondor quản lý và phân phối các công việc mô phỏng bao gồm các lần lặp lại tới các nút tính toán (gọi là nút thi công) trong cụm của môi trường (II) (xem Hình 23) Chúng tôi đã triển khai 3 máy chủ Dell PowerEdge R740XD dưới dạng các nút HTCondor với thông số kỹ thuật là Intel Xeon Gold 2,4 GHz hỗ trợ tối

đa 80 lõi CPU, RAM 256 GB và sử dụng Hệ điều hành CentOS 7 Để đảm bảo công bằng về số

đám mây, HTCondor gửi các công việc mô phỏng tới 3 máy ảo trong đám mây riêng OpenStack (III) của chúng tôi Mỗi máy ảo được trang bị 4 vCPU và RAM 8GB, cũng chạy CentOS 7 Ngoài

ra, một môi trường kết hợp (IV) được tạo ra giữa cụm HTCondor và đám mây OpenStack, cho phép gửi công việc cho cả hai hệ thống

OpenMole chịu trách nhiệm đo thời gian thực hiện của mô phỏng ASF và các lần lặp lại của

nó Chúng tôi đã triển khai 3 bộ thông số cho ba chiến lược kiểm soát di chuyển nhằm giảm tỷ lệ tiếp xúc 20%, 40% và 80% Mỗi hạn chế di chuyển cũng có 3 bộ thông số để kiểm soát thời gian là

3, 6 và 9 tuần trì hoãn hạn chế dịch chuyển sau khi phát hiện ổ dịch Mỗi tình huống trong số 9 kịch bản được lặp lại 50 lần để thu được giá trị trung bình thống kê Một lặp lại mô phỏng song song được đảm bảo chạy trong một lõi của các nút tham gia bởi OpenMole và HTCondor Mỗi lần lặp lại liên quan đến việc tính toán 23162 trang trại trong mỗi 364 chu kỳ Đầu tiên, công thức sau được sử dụng để tính toán hiệu suất của từng mô phỏng trong các môi trường từ (I) đến (IV):

Bảng VIII Cấu hình, chi phí và hiệu suất của các loại nút được sử dụng trong các thử

về chi phí là tốt nhất cho môi trường (III), môi trường cụm lại tụt xuống vị trí thứ ba Hệ thống kết hợp cho hiệu suất hiệu quả về chi phí tốt hơn so với cụm máy tính và nó hữu ích khi nguồn lực tại chỗ bị hạn chế Thêm một điều nữa, thời lượng mô phỏng tổng thể trên đám mây là khoảng 9 giờ 22 phút Chi phí mô phỏng này tổng cộng là 4,8 USD cho 3 máy ảo Nếu sáu phiên bản được thuê trong 4 giờ 41 phút, thời gian thực hiện sẽ thấp hơn đáng kể với cùng một chi phí thay vì vận hành 3 phiên bản trong 9 giờ 22 phút Điều này chứng tỏ hiệu quả của phương pháp tiếp cận sử dụng khung kiến trúc được đề xuất của chúng tôi khi hỗ trợ thực hiện mô phỏng trong các môi trường phân tán khác nhau cùng một lúc

3.3.3 Khả năng mở rộng

1 https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/

Chúng tôi cũng tiến hành một thử nghiệm khác để đánh giá khả năng mở rộng của khung đề xuất của chúng tôi trên cả kiến trúc bộ nhớ được chia sẻ và kiến trúc bộ nhớ phân tán Chúng tôi tiến hành mô phỏng quá trình lan truyền ASF quy mô trung bình bao gồm tất cả 467 xã ở Hà Nội Thiết lập này cho phép chúng tôi đánh giá khả năng mở rộng của khung kiến trúc bằng cách tăng dần số lượng tiến trình Chúng tôi lấy việc thực thi với 4 lõi CPU cho mỗi nút làm cơ sở, cho

cả cấu hình bộ nhớ phân tán và chia sẻ Với cấu hình phân tán, chúng tôi sử dụng lại cụm HTCondor của 3 máy chủ Dell PowerEdge R740XD Với cấu hình chia sẻ, chúng tôi chọn 1 trong 3 máy chủ Dell PowerEdge R740XD và giới hạn số lõi CPU được phép sử dụng cho mô phỏng Số lượng lõi được tăng gấp đôi lên 32 trong cả hai cấu hình

Hình 24 trình bày cách các ứng dụng mở rộng quy mô hiệu suất của việc thực thi cơ sở trong cả hai cấu hình Hệ thống phân tán có quy mô tối đa lên đến 32 lõi cho mỗi nút trong cụm và

hệ thống bộ nhớ dùng chung có quy mô thực tế tuyến tính vì chi phí truyền thông nội bộ là tối thiểu Thử nghiệm được giới hạn ở 32 lõi trong hệ thống bộ nhớ dùng chung, vì tối đa 80 lõi được cung cấp cho mỗi nút và vì vậy sẽ không thể đạt được 96 lõi Để đánh giá thêm hiệu suất, chúng tôi đánh giá thời gian để hoàn thành mỗi hoạt động trong một chu kỳ duy nhất của cấu hình phân tán, bao gồm xây dựng mạng liên hệ (ContactBuild), tính toán lan truyền (SpreadComp), giao tiếp lan truyền (SpreadComm), hạn chế di chuyển (MoveRes), trạng thái cập nhật (StateUpd) và những hoạt động khác Hình 25 cho thấy tỷ lệ thời gian trung bình dành cho tất cả 364 chu kỳ cho mỗi hoạt động Trong trường hợp mô phỏng với các tiến trình được thêm vào, tỷ lệ tổng thời gian dành cho tính toán (SpreadComp và StateUpd) giảm xuống và tổng thời gian dành cho giao tiếp (SpreadComm, MoveRes và ContactBuild) tăng lên Hơn một nửa thời gian thực thi được dành cho các hoạt động giao tiếp với 16 và 32 lõi Thời gian thực hiện ContactBuild lâu hơn nhiều so với thời gian thực hiện SpreadComm và MoveRes Hoạt động khác có thể kể đến việc đồng bộ hóa tất cả các tiến trình hoạt động, hoạt động này có thể làm tăng chi phí liên lạc giữa các nút

Hình 24 Thời gian thực thi của các cấu hình bộ nhớ phân tán và chia sẻ khi số lượng lõi

CPU khác nhau

3.3.4 Sự phân phối các tiến trình

Chúng tôi đã chạy thử nghiệm này trên các hệ thống bộ nhớ phân tán như môi trường cụm, đám mây và hỗn hợp được đề cập trong phần trước Mỗi công việc mô phỏng bao gồm một loạt các tiến trình vốn là các lần chạy lặp lại của mô phỏng Trong môi trường phân tán, các quá trình này được phân phối đến một nhóm các lõi CPU theo một phương pháp cụ thể Trong phương pháp đầu tiên, các tiến trình của các lần chạy lặp lại được phân phối theo cách dựa trên lô trong đó các lô của một số lượng tiến trình cố định được phân bổ cho các nút tính toán xung quanh Việc phân phối này

thời gian hơn các nút khác để hoàn thành Điều này dẫn đến một số nút dường như luôn bận rộn hơn các nút khác

Hình 25 Thời gian thực hiện các hoạt động mô phỏng của cấu hình bộ nhớ phân tán khi số

lượng lõi CPU thay đổi

Phương pháp thứ hai cung cấp các lô mịn hơn tới các nút tính toán Trên thực tế, chỉ có một tiến trình được gửi đến các nút theo cách thức xoay vòng Thời gian chờ đợi cho các lần chạy lặp lại dài được rút ngắn, nhưng chi phí cho giao tiếp giữa các tiến trình sẽ tăng lên tương ứng

Phương pháp thứ ba sử dụng thuật toán dựa trên nghiên cứu trước đây của chúng tôi được giới thiệu trong [28] Việc phân bổ các công việc của tất cả các tiến trình liên quan đến việc thực thi đều được tính đến Ban đầu, thuật toán phân bổ số lần chạy lặp lại cao hơn, và sẽ giảm dần tương ứng với số lượng còn lại của số lần chạy lặp lại Mục tiêu của cách tiếp cận này là để tất cả các nút hoàn thành việc tính toán của chúng cùng một lúc

Bảng IX Giảm thời gian thực thi tính theo tỷ lệ phần trăm của phương pháp phân bổ theo xoay

vòng và theo công việc so với theo lô

Các nút điện toán Chính sách phân phối 20% 40% 80%

Phần trăm giảm tổng thời gian thực hiện của phân phối theo xoay vòng và theo công việc so với phiên bản dựa trên lô được thể hiện trong Bảng IX Thời gian mô phỏng trong môi trường cụm trong phân phối theo lô là khoảng 6 giờ 15 phút cho lô có 4 tiến trình Mỗi phương pháp trong số ba phương pháp phân phối được đánh giá với mỗi trong ba chiến lược kiểm soát dịch chuyển (tức là 20%, 40%, 80%) Chúng ta có thể quan sát thấy trong mọi tình huống, cách tiếp cận dựa trên công việc làm giảm thời gian thực hiện nhiều nhất

4 Tổng kết kết quả nghiên cứu

Trong đề tài này, nhóm nghiên cứu đã tiến hành nghiên cứu và xây dựng hệ thống dịch vụ điện toán đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên đàn gia súc từ những nguồn dữ liệu không đồng nhất Các kết quả của đề tài đã đạt được gồm có:

- Một khung kiến trúc tham khảo chung cho các dịch vụ đám mây xử lý, phân tích dữ liệu chăn nuôi-thú y, mô phỏng, phân tích kết quả và cảnh báo dịch bệnh lan truyền trên các đàn gia súc bao gồm ba khối chính đó là Khối quy chuẩn mô hình dữ liệu có nhiệm vụ tập hợp và chọn lọc dữ liệu đầu vào có liên quan về các đàn gia súc thuộc cùng một chủng loại đang được theo dõi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau theo một tiêu chuẩn nhất định; Khối tích hợp các chương trình và công cụ

mô phỏng lan truyền bệnh dịch có nhiệm vụ tái định dạng lại cấu trúc những chương trình này trở thành những ứng dụng phân tán có khả năng xử lý tính toán song song trên đám mây dựa trên các nền tảng hỗ trợ tích hợp hiệu năng cao; Khối cảnh báo tư vấn có trách nhiệm thực hiện việc tập hợp

dữ liệu thành phần và tổng hợp, hiển thị kết quả đầu ra từ các công cụ mô phỏng dưới dạng các dịch

vụ web Đưa ra cảnh báo, tư vấn ban đầu tới các nhà chức trách dựa trên các kết quả mô phỏng ở đầu ra và lưu trữ các kết quả này trong trường hợp cần thiết

- Nghiên cứu và phát triển hai mô hình lan truyền dịch bệnh trên đàn gia súc cụ thể là mô hình lan truyền tả lợn Châu Phi trên địa bàn Hà Nội và mô hình lan truyền dịch tiêu chảy do vi rút ở bò tại vùng Brittany, Pháp Thiết kế, xây dựng và triển khai hệ thống dịch vụ điện toán đám mây tích hợp mô hình dịch bệnh, thực thi mô phỏng và phân tích, cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên đàn gia súc dựa trên khung kiến trúc chung đã đề xuất cho các dịch bệnh này

- Thực hiện các thực nghiệm chạy mô phỏng trên mô hình lan truyền dịch tả lợn Châu Phi với

dữ liệu thực tế và các kịch bản áp dụng các chiến lược kiểm soát dịch cụ thể nhằm đưa ra những kết luận mang tính chất tham khảo giúp ích cho các nhà hoạch định chiến lược dịch tễ, thú y Các kịch bản chiến lược được triển khai bao gồm (1) Kịch bản loại bỏ tiếp xúc trực tiếp và tiếp xúc của trang trại lớn; (2) Kịch bản hạn chế di chuyển của trang trại bị nhiễm bệnh; (3) Kịch bản hạn chế di chuyển của tất cả các trang trại; (4) Kịch bản nâng cao an toàn sinh học cho các trang trại vừa và nhỏ; (5) Kịch bản tiêu hủy lợn bị nhiễm bệnh

- Thiết kế, thực hiện các thí nghiệm nhằm đánh giá hệ thống dịch vụ điện toán đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh đã được triển khai khi chạy mô hình mô phỏng ASF với các tiêu chí đánh giá về hiệu quả chi phí, khả năng mở rộng, và sự phân phối các tiến trình

5 Đánh giá về các kết quả đã đạt được và kết luận

Trong đề tài này, nội dung nghiên cứu về việc xây dựng hệ thống dịch vụ điện toán đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên đàn gia súc từ những nguồn dữ liệu không đồng nhất đã được bắt đầu thực hiện bằng cách khảo sát và đề xuất một bộ khung kiến trúc dùng chung bao gồm các khối cũng là các nội dung nghiên cứu thành phần của đề tài đó là quy chuẩn dữ liệu đầu vào, tích hợp các mô hình và công cụ mô phỏng lan truyền bệnh dịch và xây dựng các bộ công cụ hướng dịch vụ web trên nền điện toán đám mây để phân tích, hiển thị kết quả đầu ra Sau đó khung kiến trúc đề xuất được thực nghiệm để xây dựng một hệ thống thực tiễn phục vụ mô phỏng, phân tích kêt quả của hai dịch bệnh gia súc phổ biến hiện nay là tả lợn Châu Phi và tiêu chảy do vi rút ở bò

Dựa trên hệ thống được triển khai, các nội dung về triển khai tích hợp công cụ mô phỏng, cải tiến các mô hình, thực thi thử nghiệm đã được thực hiện đặc biệt đối với mô hình về tả lợn Châu Phi Đề tài cũng đã rút ra những kết luận mang tính tham vấn về các chiến lược kiểm soát dịch bệnh này đối với địa bàn Hà Nội Ngoài ra, các thí nghiệm đánh giá hệ thống thực nghiệm cũng được tiến hành với các thước đo hướng tới việc lượng hóa các tiêu chí về hiệu quả chi phí, khả năng mở rộng,

và sự phân phối các tiến trình Các kết quả rút ra từ các thí nghiệm đánh giá cho thấy hiệu quả của các phương pháp tiếp cận sử dụng khung kiến trúc được đề xuất của chúng tôi khi hỗ trợ thực hiện

mô phỏng trong các môi trường phân tán khác nhau cùng một lúc

Kết quả trực tiếp của đề tài là hai dịch vụ web chạy thử nghiệm có khả năng xử lý dữ liệu, thực thi mô phỏng, tổng hợp phân tích và hiển thị kết quả cho hai dịch bệnh tả lợn Châu Phi và tiêu

xuất Dịch vụ về dịch tả lợn Châu Phi hiện được sử dụng thử nghiệm cho các nhà nghiên cứu của Chi cục chăn nuôi và Thú y Hà Nội Trong khi đó dịch vụ về tiêu chảy do vi rút ở bò hiện được sử dụng chung phục vụ mục đích nghiên cứu với nhóm Myriads thuộc Inria, Rennes, Pháp

6 Tóm tắt kết quả (tiếng Việt và tiếng Anh)

- Tiếng Việt

Việc xây dựng những hệ thống nhằm đưa ra những cảnh báo hoặc tư vấn cho những tổ chức

có trách nhiệm bảo vệ sức khỏe cộng đồng nói chung và sức khỏe động vật nói riêng về những xu hướng lây lan bệnh dịch trên các đàn gia súc đang ngày một trở nên cấp thiết do sự xuất hiện của những bệnh dịch gây thiệt hại lớn cho nền kinh tế như tả lợn Châu Phi hay tiêu chảy do vi rút ở bò Trong đề tài này, chúng tôi đề xuất một khung kiến trúc tham khảo chung cho các dịch vụ đám mây

xử lý, phân tích dữ liệu chăn nuôi-thú y, mô phỏng, phân tích kết quả và cảnh báo dịch bệnh lan truyền trên các đàn gia súc Chúng tôi cũng nghiên cứu và phát triển hai mô hình lan truyền dịch bệnh trên đàn gia súc cụ thể là mô hình lan truyền tả lợn Châu Phi trên địa bàn Hà Nội và mô hình lan truyền dịch tiêu chảy do vi rút ở bò tại vùng Brittany, Pháp Thiết kế, xây dựng và triển khai hệ thống dịch vụ điện toán đám mây tích hợp mô hình dịch bệnh, thực thi mô phỏng và phân tích, cảnh báo lan truyền dịch bệnh trên đàn gia súc dựa trên khung kiến trúc chung đã đề xuất cho các dịch bệnh này Các thực nghiệm chạy mô phỏng trên mô hình lan truyền dịch tả lợn Châu Phi với dữ liệu thực tế và các kịch bản áp dụng các chiến lược kiểm soát dịch cụ thể được thực hiện nhằm đưa ra những kết luận mang tính chất tham khảo giúp ích cho các nhà hoạch định chiến lược dịch tễ, thú y Cuối cùng, các thí nghiệm nhằm đánh giá hệ thống dịch vụ điện toán đám mây cảnh báo lan truyền dịch bệnh đã được triển khai khi chạy mô phỏng mô hình ASF với các tiêu chí đánh giá về hiệu quả chi phí, khả năng mở rộng, và sự phân phối các tiến trình

- Tiếng Anh

The development of systems to give warnings or advise organizations responsible for protecting public health in general and animal health in particular about trends in the spread of diseases in livestock herds is becoming increasingly important due to the emergence of epidemics that cause great economic losses such as African swine fever or bovine viral diarrhea In this project, we propose a common reference architectural framework for cloud services for processing and analyzing livestock-veterinary data, simulation, analysis of results and warning of diseases spread

on cattle herds We also researched and developed two models of disease transmission in cattle, namely the transmission model of African swine fever in Hanoi and the transmission model of viral diarrhea in cattle in the area of Brittany, France Design, build and deploy a cloud computing service system that integrates disease models, executes simulations and analysis, and warns of disease spread in livestock based on the proposed common architectural framework for these diseases Experiments running simulations on the African swine fever transmission model with real data and scenarios for applying specific epidemic control strategies are performed to draw conclusions for reference, useful for epidemiological and veterinary strategists Finally, experiments

to evaluate the cloud computing service system of disease transmission warning were implemented when running the ASF simulation model with evaluation criteria of cost-effectiveness, scalability, and the distribution of processes

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] M.D Salman, The role of veterinary epidemiology in combating infectious animal diseases on a global scale: The impact of training and outreach programs, Preventive Veterinary Medicine, Pages 284-287, Volume 92, Issue 4, 2009

[2] Houe H (1999) Epidemiological features and economical importance of bovine virus diarrhoea virus (BVDV) infections Vet Microbiol 64:89–107

[3] Houe H (2003) Economic impact of BVDV infection in dairies Biologicals 3:137–143

[4] Fernández-Carrión E, Martínez-Avilés M, Ivorra B, Martínez-López B, Ramos ÁM, et al (2017) based video monitoring for early detection of livestock diseases: The case of African swine fever PLOS ONE 12(9): e0183793

Motion-[5] Cook, N J., Chabot, B., Lui, T., Bench, C J., & Schaefer, A L (2015) Infrared thermography detects febrile and behavioural responses to vaccination of weaned piglets Animal: an international journal of animal bioscience, 9(2), 339–346

[6] Bhatele A, Yeom JS, Jain N, et al Massively Parallel Simulations of Spread of Infectious Diseases over Realistic Social Networks In: 2017 17th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID); 2017: 689-694

[7] Rao DM, Chernyakhovsky A Parallel simulation of the global epidemiology of Avian Influenza In:

2008 Winter Simulation Conference; 2008:1583-1591

[8] Holvenstot P, Prieto D, Doncker dE GPGPU parallelization of self-calibrating agentbased influenza outbreak simulation In: 2014 IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC); 2014: 1-6 [9] Eriksson H, Timpka T, Spreco A, Dahlstrom O, Stromgren M, Holm E Dynamic Multicore Processing for Pandemic Influenza Simulation In: AMIA Annual Symposium Proceedings; 2016: 534-540

[10] Bisset KR, Chen J, Deodhar S, Feng X, Ma Y, Marathe MV Indemics: An Interactive performance Computing Framework for Data-intensive Epidemic Modeling ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation 2014; 24(1): 4:1–4:32

High-[11] Zou P, Lu sY, Wu dL, Chen lL, Yao pY Epidemic simulation of a large-scale social contact network on GPU clusters SIMULATION 2013; 89(10): 1154-1172

[12] EFSA (European Food Safety Authority), Zancanaro, G, Antoniou, SE, Bedriova, M, Boelaert, F, Gonzales Rojas, J, Monguidi, M, Roberts, H, Saxmose Nielsen, S and Thulke, H‐H, 2019 Scientific report

on the SIGMA Animal Disease Data Model: A comprehensive approach for the collection of standardised data on animal diseases EFSA Journal 2019;17(1):5556, 60 pp https://doi.org/10.2903/j.efsa.2019.5556 [13] Diekmann, O Mathematical Epidemiology of Infectious Diseases: Model Building, Analysis and Interpretation; Mathematical and Computational Biology series; Wiley: Hoboken, NJ, USA, 2000; 303p [14] Wooldridge, M Agent-based software engineering IEE Proc Softw Eng 1997, 144, 26–37

[15] QGIS Available online: https://www.qgis.org/en/site/about/index.html (accessed on 19 June 2021) [16] Epi Info Available online: https://www.cdc.gov/epiinfo/ (accessed on 19 June 2021)

[17] Schmitz, M.; Martini, D.; Kunisch, M.; Mösinger, H.J agroXML Enabling Standardized, Independent Internet Data Exchange in Farm Management Information Systems In Metadata and Semantics; Sicilia, M.A., Lytras, M.D., Eds.; Springer: Boston, MA, USA, 2009

Platform-[18] Báo cáo nghiên cứu tổng hợp đề tài QG.20.55 kèm theo

[19] OpenMole, https://openmole.org/Documentation.html

[20] Repast HPC, https://repast.github.io/repast_hpc.html

[21] nong-thon-nong-nghiep-giua-ky-nam-2020/

[26] Nghị định 13/2020/NĐ-CP hướng dẫn Luật Chăn nuôi, 2020

[27] GAMA platform, https://gama-platform.github.io/wiki/Tutorials

[28] Parlavantzas, N.; Pham, L.M.; Morin, C.; Arnoux, S.; Beaunée, G.; Qi, L.; Gontier, P.; Ezanno, P A Service-based Framework for Building and Executing Epidemic Simulation Applications in the Cloud Concurr Comput Pract Exp 2020, 32, e5554

PHẦN III SẢN PHẨM, CÔNG BỐ VÀ KẾT QUẢ ĐÀO TẠO CỦA ĐỀ TÀI

3.1 Kết quả nghiên cứu

TT Tên sản phẩm Yêu cầu khoa học hoặc/và chỉ tiêu kinh tế - kỹ thuật

dữ liệu khác nhau

- Đề xuất bộ tham số đầu vào phổ quát cho một số công cụ mô phỏng

- 100%

2 Phương pháp và công cụ mô

phỏng lan truyền bệnh dịch

- Đề xuất lựa chọn được ít nhất 2 công cụ/phần mềm

mô phỏng cho 1 loài gia súc được nuôi thành đàn

là bò hoặc lợn

- Phân tích tính hợp lý giữa

đề xuất công cụ lựa chọn với đề xuất bộ tham số đầu vào phổ quát

- Chọn được ít nhất 1 tới 2 phương pháp để phân tích

đã được cấp giấy xác nhận SHTT/ xác nhận

sử dụng sản phẩm)

Ghi địa chỉ và cảm ơn sự tài trợ của ĐHQGHN đúng quy định

Đánh giá chung

(Đạt, không đạt)

1 Công trình công bố trên tạp chí khoa học quốc tế theo hệ thống ISI/Scopus

1.1 Pham, Linh M., Nikos Parlavantzas,

Huy-Ham Le, and Quang H Bui

"Towards a Framework for

High-Performance Simulation of

Đã xuất bản This work has been

supported by Vietnam National University, Hanoi

Đạt

Livestock Disease Outbreak: A

Case Study of Spread of African

Swine Fever in Vietnam" Animals

11, no 9: 2743 2021

https://doi.org/10.3390/ani11092743

(ISI Q1)

(VNU), under Project No

trình mô phỏng lan truyền dịch bệnh

trên đàn gia súc với hiệu năng cao

Đã đƣợc chấp nhận đơn hợp lệ

Đạt

4 Bài báo quốc tế không thuộc hệ thống ISI/Scopus

4.1

5 Bài báo trên các tạp chí khoa học của ĐHQGHN, tạp chí khoa học chuyên ngành

quốc gia hoặc báo cáo khoa học đăng trong kỷ yếu hội nghị quốc tế

- Cột sản phẩm khoa học công nghệ: Liệt kê các thông tin các sản phẩm KHCN theo thứ tự

<tên tác giả, tên công trình, tên tạp chí/nhà xuất bản, số phát hành, năm phát hành, trang đăng công trình, mã công trình đăng tạp chí/sách chuyên khảo (DOI), loại tạp chí ISI/Scopus>

- Các ấn phẩm khoa học (bài báo, báo cáo KH, sách chuyên khảo…) chỉ được chấp nhận nếu

có ghi nhận địa chỉ và cảm ơn tài trợ của ĐHQGHN theo đúng quy định

- Bản phô tô toàn văn các ấn phẩm này phải đưa vào phụ lục các minh chứng của báo cáo Riêng sách chuyên khảo cần có bản phô tô bìa, trang đầu và trang cuối có ghi thông tin mã số xuất bản

3.3 Kết quả đào tạo

TT Họ và tên

Thời gian và kinh phí tham gia đề tài

(số tháng/số tiền)

Công trình công bố liên quan

(Sản phẩm KHCN, luận án, luận văn) Đã bảo vệ

Nghiên cứu sinh

Đã tốt nghiệp Sinh viên

1 Nguyễn Thị Phát triển ứng dụng mô phỏng nền web Đã tốt

Ghi chú:

- Gửi kèm bản photo trang bìa luận án/ luận văn/ khóa luận và bằng hoặc giấy chứng nhận

nghiên cứu sinh/thạc sỹ nếu học viên đã bảo vệ thành công luận án/ luận văn;

- Cột công trình công bố ghi như mục III.1

PHẦN IV TỔNG HỢP KẾT QUẢ CÁC SẢN PHẨM KH&CN VÀ ĐÀO TẠO CỦA ĐỀ TÀI

đăng ký

Số lượng đã hoàn thành

1 Bài báo công bố trên tạp chí khoa học quốc tế theo hệ thống

ISI/Scopus

2 Sách chuyên khảo đƣợc xuất bản hoặc ký hợp đồng xuất

4 Bài báo quốc tế không thuộc hệ thống ISI/Scopus 0 0

5 Số lƣợng bài báo trên các tạp chí khoa học của ĐHQGHN,

tạp chí khoa học chuyên ngành quốc gia hoặc báo cáo khoa

học đăng trong kỷ yếu hội nghị quốc tế

6 Báo cáo khoa học kiến nghị, tƣ vấn chính sách theo đặt

7 Kết quả dự kiến đƣợc ứng dụng tại các cơ quan hoạch định

chính sách hoặc cơ sở ứng dụng KH&CN

(triệu đồng)

Kinh phí thực hiện

(triệu đồng) Ghi chú

A Chi phí trực tiếp 332.500.000 332.500.000

- Hỗ trợ hoàn thiện thủ tục thanh quyết toán cho đề tài

PHẦN VI PHỤ LỤC (minh chứng các sản phẩm nêu ở Phần III)

STT Tên danh mục Số lượng Minh chứng sản phẩm

1 Phương pháp tập hợp và chuẩn hóa dữ

liệu liên quan đến đàn gia súc từ nhiều

nguồn dữ liệu khác nhau

01 01 Báo cáo tổng kết, 01 Báo cáo

nghiên cứu tổng hợp

2 Phương pháp và công cụ mô phỏng lan

truyền bệnh dịch

01

3 Phương pháp phân tích và cảnh báo

lan truyền dịch bệnh tới các nhà chức

trách

01

4 Công trình công bố trên tạp chí khoa

học quốc tế theo hệ thống ISI/Scopus

01 01 Bài báo kèm theo (ISI Q1)

5 Đăng ký sở hữu trí tuệ 01 01 Quyết định chấp nhận đơn hợp lệ

37

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

***

ĐỀ TÀI

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỊCH VỤ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY CẢNH BÁO LAN TRUYỀN DỊCH BỆNH TRÊN ĐÀN GIA SÚC TỪ NHỮNG

NGUỒN DỮ LIỆU KHÔNG ĐỒNG NHẤT

BÁO CÁO NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP

Chủ nhiệm đề tài: TS Phạm Mạnh Linh Đơn vị chủ trì: Trường Đại học Công nghệ

Đại học Quốc gia Hà Nội

Hà Nội, 2022

MỤC LỤC

MỤC LỤC 77 DANH MỤC HÌNH ẢNH 78 DANH MỤC BẢNG BIỂU 81 BẢNG CHÖ GIẢI KÝ HIỆU 81 CHƯƠNG I CÁC PHƯƠNG PHÁP CHUẨN HÓA DỮ LIỆU DỊCH TỄ THÖ Y 82 1.1 Tìm hiểu và chọn lọc các yếu tố đầu vào được sử dụng phổ biến trong các chương trình mô phỏng lan truyền bệnh dịch trên đàn gia súc 82

1.1.1 Tổng quan việc sử dụng các công cụ mô phỏng lan truyền bệnh dịch 82 1.1.2 Các nguồn dữ liệu liên quan tới thú y 84 1.1.3 Những nguồn dữ liệu mở 88 1.1.4 Xây dựng mô hình dữ liệu dịch bệnh trong chăn nuôi 89 1.2 Xây dựng và phát triển bộ chuẩn hóa dữ liệu đầu vào từ các nguồn dữ liệu không đồng nhất để đưa về mô hình dữ liệu đã được chuẩn hóa 91

1.2.1 Giới thiệu công việc 91 1.2.2 Xây dựng cơ sở dữ liệu 91 1.2.3 Yêu cầu chức năng phần mềm 95 1.2.4 Giải pháp thực hiện các chức năng 97 1.2.5 Sản phẩm 97 CHƯƠNG II CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ CÔNG CỤ MÔ PHỎNG LAN TRUYỀN BỆNH DỊCH TRÊN ĐÀN GIA SÖC 102 2.1 Tổng quan 102 2.2 Các công cụ mô phỏng dịch bệnh được sử dụng 103

2.2.1 Giới thiệu ngôn ngữ mô phỏng GAMA 103 2.2.2 Giới thiệu hệ thống OpenMOLE 103 2.3 Một số mô hình lây truyền dịch bệnh trên đàn gia súc 105 CHƯƠNG III PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG ĐÁM MÂY THỰC THI MÔ PHỎNG LAN TRUYỀN DỊCH BỆNH TRÊN ĐÀN GIA SÖC VÀ HIỂN THỊ KẾT QUẢ 108 3.1 Xây dựng khung kiến trúc mô phỏng lan truyền bệnh dịch trên đàn gia súc với các thành phần được mô-đun hóa, có khả năng tái sử dụng cao, đồng thời cải thiện được hiệu năng của các chương trình mô phỏng gốc 108

3.1.1 Chuẩn hóa mô hình dữ liệu 108 3.1.2 Quản lý chương trình mô phỏng 109 3.1.3 Phân tích, hiển thị mô phỏng và kết quả 111 3.2 Ứng dụng phát triển cho mô hình lan truyền tả lợn Châu Phi trên địa bàn Hà Nội111

3.2.1 Thiết kế hệ thống 111 3.2.2 Triển khai hệ thống và kết quả 116

3.3 Ứng dụng phát triển cho mô hình lan truyền bệnh dịch tiêu chảy do vi rút ở bò tại vùng Brittany, Pháp 119

3.3.1 Trang chủ 119 3.3.2 Đăng nhập 120 3.3.3 Đăng ký 120 3.3.4 Chạy giả lập 121 3.3.5 Tiến trình giả lập 123 3.3.6 Tìm kiếm kết quả 124 3.3.7 Quản lý kết quả đã chạy 124 3.3.8 Kết quả giả lập 125 3.3.9 Thông tin cá nhân và đăng xuất 126 CHƯƠNG IV CHẠY THỬ NGHIỆM TÍCH HỢP CÁC CÔNG CỤ MÔ HÌNH HÓA KHÁC NHAU VỚI HAI LOẠI DỊCH BỆNH TẢ LỢN CHÂU PHI VÀ TIÊU CHẢY DO

VI RÖT Ở BÕ 127 4.1 Mô hình lan truyền dịch tả lợn Châu Phi trên địa bàn Hà Nội 127

4.1.1 Ảnh hưởng của dịch tả lợn châu Phi 127 4.1.2 Tổng quan về mô hình ASF 127 4.1.3 Dữ liệu dùng cho mô phỏng ASF 128 4.1.4 Một số khái niệm của mô hình ASF 129 4.1.5 Tham số sử dụng trong mô hình ASF 132 4.1.6 Các tham số dùng cho các kịch bản mô phỏng 133 4.1.7 Lưu đồ 134 4.1.8 Chạy các kịch bản mô phỏng và kết quả 137 4.2 Mô hình lan truyền dịch tiêu chảy do vi rút ở bò tại vùng Brittany, Pháp 142 CHƯƠNG V ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG TRIỂN KHAI 143 5.1 Thiết lập hệ thống thử nghiệm 143 5.2 Đánh giá hiệu quả chi phí 143 5.3 Khả năng mở rộng 145 5.4 Sự phân phối các tiến trình 146 KẾT LUẬN 147 TÀI LIỆU THAM KHẢO 148

DANH MỤC HÌNH ẢNH

nuôi [46] 90