Investigadores de la Universidad de Zaragoza han diseñado un modelo matemático para conocer la propagación de pandemias o de virus informáticos, a partir del análisis de los flujos en redes de comunicación, como el tráfico aéreo o internet. El algoritmo ayudará a predecir la trayectoria de una pandemia de gripe A o de SRAS
La novedad de este sistema, en el que han trabajado investigadores del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza y de la Universidad Rovira y Virgili, radica en que no precisa de cuantiosos y costosos datos para poder predecir los lugares, por ejemplo, en los que podría aparecer una pandemia de H1N1 de la gripe A o el Síndrome Respiratorio Agudo Severo (SRAS).
Este algoritmo, que se ha publicado en la edición digital de la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), es el primer modelo matemático que tiene en cuenta la influencia del flujo o de las condiciones de tráfico en epidemias.
"Se trata de un modelo matemático para el estudio de la incidencia de virus o enfermedades infecciosas cuando la transmisión ocurre a través de una red de transporte o comunicación", dicen los científicos.
El investigador del BIFI Yamir Moreno reconoce que este algoritmo permite realizar previsiones lo más reales posibles pero sin necesidad de contar con datos de la cadena de contacto, como ocurre con los modelos computaciones habituales.
Moreno, investigador Ramón y Cajal de la Universidad de Zaragoza, explica que, por ejemplo, ante la epidemia de gripe A que se originó en México, los modelos tradicionales necesitan conocer numerosos datos sobre el flujo del tráfico aéreo procedente de este país, siguiendo la trayectoria de miles de individuos, lo que es un proceso costoso y lento. Es decir, sería preciso conocer el número de viajeros, el número de personas infectadas, el destino, su movilidad, los contactos consecutivos en su lugar de destino…
Por el contrario, el físico aragonés señala que su modelo podría acotar la incidencia de la epidemia de un modo más simplificado, de tal manera, que sería suficiente conocer qué ciudades quedan conectadas con el vuelo analizado, y la capacidad teórica del avión (independientemente del número exacto de pasajeros.
En opinión de Moreno, "con este modelo, el tráfico aéreo desde México hacia otros países se podría predecir los lugares en los que la epidemia antes se convertiría en pandemia".
En esta investigación, que se inició hace seis meses, también ha colaborado Sandro Meloni, doctorando de la Universidad Roma III (Italia), que desarrolla parte de su tesis doctoral en el BIFI bajo la supervisión del Moreno.
La velocidad se incrementa a medida que el futbolista se acerca al balón, sin embargo, disminuye ligeramente al llegar a él. Los delanteros son los que corren más directamente hacia el esférico, mientras que los porteros lo hacen de una forma más paralela. Son algunos resultados de un estudio de investigadores españoles.
Investigadores de la compañía Google DeepMind han desarrollado Tactic AI, un asistente que podría ayudar a los entrenadores a elegir las mejores configuraciones de jugadores tras un saque de esquina. La herramienta se ha entrenado con datos de más de 7000 córneres de la Premier League y la han validado expertos del Liverpool FC.
