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La avenida Gaudí de Barcelona con niños paseando durante la primera salida desde el inicio del confinamiento.

Inteligencia Artificial para medir la eficacia de las medidas para evitar contagios durante el desconfinamiento

La investigación la está llevando a cabo un profesor de la Universidad de Valladolid

Actualizada 29/05/2020 a las 20:34

Un profesor de la Universidad de Valladolid está desarrollando una investigación que utiliza la Inteligencia Artificial para poder evaluar la eficacia de las medidas que eviten contagios por Covid-19 durante el desconfinamiento.

El profesor de Sociología de la Facultad de Ciencias del Trabajo del Campus de Palencia J. Ignacio García-Valdecasas ha utilizado la inteligencia artificial para investigar y evaluar políticas sociales en el contexto del Covid-19, según ha informado la Universidad de Valladolid.

En concreto García-Valdecasas trata de valorar la eficacia de las medidas que se han propuesto para evitar el contagio (confinamiento, distancia física, lavado de manos, mascarillas y muchas otras presentadas por diferentes países y autoridades) antes de su implantación con el objetivo de detectar las mejores y evitar rebrotes de la pandemia.

Al respecto ha precisado que las actuales previsiones se basan en modelos matemáticos que se han quedado obsoletos y que no tienen nada que ver con estos nuevos métodos de investigación basados en agentes, ya que muchas de las predicciones hechas al inicio de la pandemia han sido erróneas porque una situación de estas características es «caótica» y el comportamiento depende mucho del azar.

En su estudio García-Valdecasas está intercambiando información con investigadores de otras universidades, como las de Oxford y Leicester, que utilizan estas mismas técnicas.

Y aunque existen diferentes métodos para realizar dichas evaluaciones, este investigador utiliza la inteligencia artificial y en concreto la técnica de la Simulación Basada en Agentes y en particular el entorno de programación NetLogo.

A partir de este software, se pueden crear modelos basados en agentes que permitan representar la evolución espacio-temporal de fenómenos sociales complejos para llevar acabo multitud de experimentos virtuales y así evaluar las posibles consecuencias imprevistas de las medidas destinadas a reducir el contagio.

Por ejemplo, el profesor de la UVa señala que algunas medidas que está incluyendo en su estudio para crear estos modelos ya se han implantado y otras no, porque se han considerado que no eran razonables.

Con este método trata de detectar posibles efectos imprevistos y negativos de tales medidas antes de ser implantadas en la sociedad, ya que muchas medidas pueden ser bienintencionadas y suelen derivarse de la experiencia del personal sanitario y de los datos estadísticos, pero también se necesita encontrar y valorar los posibles efectos colaterales indeseados e inesperados.

Los resultados de su estudio no serán concluyentes antes de un año, «un poco tarde» según el investigador, pero las conclusiones pueden ayudar a afrontar futuras pandemias, ya que «la inteligencia artificial puede iluminar espacios que nuestra mente no ve».

Por esta razón considera que es importante apostar por la investigación para tener preparada una batería de medidas que en el futuro puedan ayudar a tomar decisiones políticas.
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