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Coronavirus 20 abr 2020

Matemáticos españoles buscan un modelo para predecir la evolución de la pandemia

La comunidad matemática ha puesto sus recursos al servicio de la lucha contra la COVID-19. En concreto, el Comité Español de Matemáticas (CEMat) está promoviendo la iniciativa Acción Matemática contra el Coronavirus, que trata de poner a disposición de las autoridades su capacidad de análisis y modelización para ayudar a comprender el problema y las posibles soluciones. Entre los matemáticos que están colaborando en el proyecto se encuentran David Gómez-Ullate y Justo Puerto, beneficiados por diversas becas y ayudas de la Fundación BBVA.

Las predicciones sobre la evolución del virus resultan esenciales, sobre todo por el desconocimiento acerca de su comportamiento y por su rápida expansión. La Organización Mundial de la Salud (OMS) recurrió desde la aparición del coronavirus a modelos matemáticos para tratar de estimar su riesgo. El uso de este tipo de herramientas es muy común en estos casos y su fiabilidad depende del grado de conocimiento disponible acerca del sistema que pretenden simular. Es por ello que resulta fundamental tener la máxima información posible acerca de las variables impactan en su evolución.

Para elaborar predicciones fiables es esencial la recogida de datos. “Sin datos, los modelos no funcionan”, afirma David Gómez-Ullate, uno de los diez integrantes del Comité de Expertos de la Acción. El matemático fue premiado con una Beca Leonardo de la Fundación BBVA en 2015 para desarrollar un proyecto de investigación acerca de las aplicaciones en la detección de fraude en medios de pago, con el uso de la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Gómez-Ullate participa además en uno de los equipos premiados en la última edición de la convocatoria de Ayudas a Equipos de la Fundación BBVA, que investigará el uso de la inteligencia artificial para poner freno a las noticias falsas.

La fiabilidad del modelo depende de los datos

Los datos existen, pero “hay que ir a buscarlos allí donde estén”, señala Gómez-Ullate. Con todos esos datos obtenidos de forma aislada, su labor ahora es clasificarlos y “crear una especie de metamodelo trabajando de manera colectiva”, explica. Además, subraya la importancia de los datos de desplazamientos recogidos por dispositivos móviles para modelizar los escenarios de salida progresiva del confinamiento: “Las autoridades deben facilitar el acceso a dichos datos a los equipos de investigación capaces de interpretarlos y usarlos en modelos que ayuden a la toma de decisiones”.

David Gómez-Ullate, matemático premiado con una Beca Leonardo - Fundación BBVA

“Queremos obtener una predicción lo más fiable posible de la evolución de la epidemia por comunidades autónomas, para contribuir a una salida del confinamiento con la garantía de que no tendremos un repunte”, explica Justo Puerto, ganador de una Ayuda a Equipos de la Fundación BBVA en Big Data. El proyecto por el que recibió la ayuda aspira a crear algoritmos para mejorar la aplicabilidad de la ciencia de datos a muchos problemas reales, como la planificación de operaciones logísticas, el reconocimiento de patrones en redes sociales o las finanzas.

Esta especialidad en la que ya trabaja podría ayudar a acelerar los tiempos de recuperación tras el paso de pandemia. “Será necesario dar respuesta a importantes desafíos en la gestión de muchas redes logísticas, lo que abre otro amplísimo campo de participación para los expertos en Optimización y Ciencia de datos”, explica.

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