Expertos en Inteligencia Artificial ya buscan la fórmula de salida del confinamiento

La catedrática de Computación de la Universidad de A Coruña y presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (Aepia). Amparo Alonso Betanzos, coordina un grupo de investigación para modelar las políticas del día después de la cuarentena por el COVID-19


VIGO / LA VOZ

Los expertos en Inteligencia Artificial ya trabajan en modelos y algoritmos para diseñar el día después de la cuarentena por el estado de alarma por la emergencia sanitaria del COVID-19. La vuelta a la normalidad exige buscar la fórmula correcta que combine salir de casa, apertura de locales y contagios mínimos. La catedrática de Computación de la Universidad de A Coruña Amparo Alonso Betanzos coordina una investigación, aún en sus fases más iniciales, para modelar políticas de medidas de «salida» del confinamiento. Para ello han reciclado un modelo computacional anterior que examinaba la huella ecológica en las interacciones entre colectivos de personas. Ahora, el modelo reclicado lo van a aplicar a la red social del individuo confinado, a su reacción psicológica, que se apoyará en cuestionarios, y a las medidas políticas adoptadas. El modelo computacional resultante daría una imagen de cómo el abanico de medidas políticas podrán contener la expansión del virus a medida que se salga de la cuarentena. 

Alonso Betanzos también es la presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (Aepia). La experta señala que en IA hay varias iniciativas relacionadas con la lucha contra el coronavirus.«Algunas son públicas y figuran en las web de CITIC, por ejemplo, y otras instituciones. Otras están en fases más iniciales, como es el caso de alguna que hemos iniciado en el grupo de investigación que coordino», explica.

Alonso Betanzos señala que «es un trabajo que estamos comenzando a realizar. Por ahora, es preliminar».El proyecto se apoya en la colaboración de un equipo de su grupo (Laboratorio de I+D en IA, LIDIA) formado por cuatro personas (Bertha Guijarro, Alejandro Rodriguez, Manuel Seijas y yo) , con Adina Dumitru, psicóloga y directora del campus de sostenibilidad de la UDC. «Estábamos trabajando ya con ella y su equipo en un proyecto europeo que se llama SMARTEES, en el que modelamos procesos de innovación social, en nuestro caso, utilizando modelos basados en agentes inteligentes», dice.

La catedrática en Computación explica que estos son modelos computacionales que les permiten simular acciones e interacciones entre agentes (que en su caso serán personas o colectivos de personas), que se relacionan en un entorno (por ejemplo, una organización, una ciudad, un país...), «de forma que podemos determinar qué efectos se producen en el sistema en función tanto de las características propias del agente como de la interacción con los demás agentes».

El proyecto europeo implica modelar varias innovaciones sociales exitosas, que contribuyen a fomentar el uso sostenible de la energía, y así cumplir tanto con los propios objetivos europeos, como con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU. En concreto, su grupo está modelando usando modelos basados en agentes, los procesos que influyen en la aceptabilidad del cambio que producen esas innovaciones. Por ejemplo, en el caso de Vitoria (uno de los modelados por su grupo), a través de la creación de supermanzanas, que reducen la movilidad contaminante. «La idea es ver cómo podemos modelar la aceptabilidad para derivar políticas que podamos implementar en otras ciudades, por ejemplo», afirma.

Con este equipo, ha desarrollado un modelo de agentes para modelar estos procesos, en los que colabora asimismo Noelia Sánchez, otra investigadora de LIDIA. Ese modelo de agentes, en los que pueden representar personas o colectivos, «lo estamos adaptando para adecuarlo a modelar la expansión de un virus».

Incluirán un modelo epidemiológico sencillo para empezar, como el modelo SIR, que permite modelar la expansión en función de las variables S (población susceptible), I (población infectada) y R (población recuperada). El modelo relaciona las variaciones en las tres poblaciones (Susceptible, Infectada y Recuperada) a través de la tasa de infección y el período infeccioso promedio. «Por supuesto, también podemos implementar otros modelos epidemiológicos más complejos, pero inicialmente usaremos esta aproximación», explica.

Como aspecto importante, adicional al uso de solamente un modelo epidemiológico, «los modelos basados en agentes nos permiten modelar la red social de los agentes, y ver cómo reaccionan a los cambios del entorno, como pueden ser normas y regulaciones, así como a variaciones en su red de contactos, o de otras influencias externas (medios de comunicación, por ejemplo)». Para modelar a los agentes con más realismo piensan elaborar un cuestionario que difundirán en la red, que les permita estudiar el nivel de adherencia psicológica de la población a ciertas medidas, su resiliencia psicológica, el impacto en la salud mental, y otros factores.

También quiere seleccionar un conjunto de políticas tanto españolas como las que ya se han implementado en otros países, «así como algunas otras en las que podamos pensar, para estudiar qué medidas son más efectivas, probablemente en función de diferentes variables (sociales,económicas, etc)».

Su idea es poder analizar la eficacia de distintas políticas, en función de su impacto tanto en la propagación del contagio como en el nivel de bienestar de diferentes grupos. «De esta forma, podemos tener información sobre cuales serían las mejores combinaciones de medidas adaptadas a distintos grupos sociales», indica.

Nuevas iniciativas

La profesora señala que los profesionales de la IA se han volcado en la lucha contra la extensión de la pandemia. «Hay muchas iniciativas en IA, algunas complicadas porque no se dispone de datos completos y correctos, y no hay unas medidas homogéneas entre Comunidades (ni entre países europeos, tampoco)», dice Alonso Betanzos. La experta advierte que, por ejemplo, «»no se cuentan los fallecidos fuera de los hospitales, en algunas, en otras sí. Esto es fundamental para que funcionen correctamente los algoritmos de aprendizaje automático y en general cualquier algoritmo de Ciencia de Datos».

Añade que en  la web de la Asociación Española de IA  también hay contribuciones de diferentes grupos españoles para ayudar en este tema. «Hay más iniciativas que estas, por ejemplo hoy en las noticias Nuria Oliver explicó la contribución del nodo de IA de la inicitiva Ellis en Alicante, que lleva ella», dice.

Alonso Betanzos resalta que en la Universidad de A Coruña también está Ricardo Cao, que lleva el Comité de Matemáticas para ayudar en este tema, «concretamente con las predicciones de la pandemia».

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