想想你的鄰居。商店或醫生辦公室在哪裡？取得新鮮食物有多容易？美國能源部橡樹嶺國家實驗室的人員流動研究人員正在透過創建反映真實社區的合成人口並觀察該地區周圍的交通路線如何支持或降低居民的生活質量，提供有關社區基本服務獲取情況的信息。

Joe Tuccillo 是一位人文地理學研究科學家，領導 UrbanPop 項目，該項目使用人口普查數據創建合成種群。使用名為 Likeness 的 Python 軟體套件在 ORNL 的高效能電腦上，Tuccillo 的團隊產生了人口個體「代理」旨在代表與模擬社區中的其他代理、設施和服務互動的人。

「這對於開始思考人們如何獲取營養和健康等資源至關重要，」圖西洛說。

這項研究以短論文形式發表在美國研究軟體工程師協會會刊2023年會議，增強了城市流行方法論用於對基本服務的行程進行建模。

代理人的行為取決於研究者提出的問題。例如，在詢問交通路線時，研究人員會觀察代理人從家到目的地所採取的各種方式和路線，並了解沿途有哪些服務。這可以揭示便利設施的位置如何幫助或阻礙代理商接受服務的能力，並揭示類似真實城市的人們如何經歷食物荒漠、缺乏足夠的醫療設施或長時間通勤。

「我們希望今年能夠向研究界的其他人公開我們的 Likeness 軟體，以便為他們自己的任務創建合成群體，」Tuccillo 說。相似性可以應用於各種研究領域的模型，包括人類流動模型、大流行期間或校車期間社會經濟地位較低的個體獲得疫苗的機會路線一個縣的股權。

更多資訊：Tuccilo, J. 將合成人口縮小到現實的居住地點。美國研究軟體工程師協會 2023 年會議論文集（2023）。zenodo.org/records/10420984