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La Universidad de Cádiz elabora un modelo matemático capaz de detectar anomalías en instalaciones fotovoltaicas

La Universidad de Cádiz, a través del grupo de investigación de Matemáticas para Sistemas Computacionales Inteligentes (M·CIS), renovará el acuerdo de colaboración con la empresa Grupo Energético Puerto Real S.A. (GEN) para continuar un proyecto de investigación sobre sistemas inteligentes para la optimización de instalaciones fotovoltaicas.

Ambas trabajan en el diseño de un sistema inteligente de detección de anomalías en la generación de energía de sus instalaciones fotovoltaicas. El sistema, que se encuentra actualmente en fase de preproducción, está construido sobre un marco matemático basado en lógica difusa y usa redes de Petri.

Fuente:

https://www.pv-magazine.es/2020/03/10/la-universidad-de-cadiz-desarrolla-un-sistema-matematico-capaz-de-detectar-anomalias-en-instalaciones-fotovoltaicas/

Coronavirus en México: modelo matemático prevé brote infeccioso en próximos días

Durante la crisis de salud provocada por la gripe A en México, el doctor Gustavo Cruz colaboró en el desarrolló de un modelo matemático que fue capaz de determinar el avance y velocidad de los contagios. Este modelo también estimó la fecha en que se registrarían en mayor número de casos y la efectividad de las medidas aplicadas en aquel entonces.

Dicho modelo consiguió indices muy altos de predicción, y con base a su experiencia, el académico, que forma parte del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM, señala que desarrolla un modelo que anticipa que el nuevo coronavirus (Covid-19) en México se propagará y según sus investigaciones el brote infeccioso de la enfermedad se daría entre el 20 y 30 marzo.

Gustavo Cruz explica el concepto denominado como “número reproductivo básico o R0”, que arroja el dato de cuántas personas podrían infectarse de una enfermedad, es calculado por medio de ecuaciones que son formuladas en base al número de enfermos y la probabilidad de contagiar a otras personas.

Para el coronavirus el R0 fue calculado por algunos epidemiólogos en un rango de 1.5 a 4, es decir por cada enfermo este podría contagiar de 1.5 a 4 personas más, aunque a partir de lo observado en Wuhan, la nueva estimación quedó en 2.5.

Fuente:

https://heraldodemexico.com.mx/pais/coronavirus-modelo-matematico-predice-brote-infeccioso-en-mexico-academico-de-la-unam-marzo-2020/

Se crea un modelo matemático que calcula el riesgo epidémico del coronavirus a cuatro días vista

Un grupo de investigadores de la Universitat Rovira i Virgili (URV) y de la Universidad de Zaragoza (Unizar) han elaborado un mapa de riesgo epidémico por COVID-19 (coronavirus) que permite extender las predicciones a cuatro días vista.

Se han cruzado los datos de movilidad, el censo de los municipios de España y la dinámica de los contagios producida hasta el momento. Con estos datos el modelo calcula las probabilidades de contagio en cada municipio en función de los parámetros epidémicos y extrapolando los resultados a varios días para monitorizar la evolución del riesgo. 

En un análisis anterior las actualizaciones se detuvieron el día 3 de marzo ante la imposibilidad de contar con datos oficiales sobre la residencia de los nuevos casos detectados.

Cuando se crean modelos matemáticos es importante conocer qué significan los datos y cómo pueden variar. El riesgo de infección de cada municipio, en este mapa, se puede interpretar como el potencial estado de salud de ese municipio respecto a COVID-19.

Un indicador de riesgo de un 0.1% en un municipio indica que se estima que 1 de cada 1000 individuos de la población de ese municipio puede estar infectado. La probabilidad de contraer la enfermedad depende de más factores, como el número de contactos de cada persona, la movilidad o el horario.

Leer más:

https://www.nationalgeographic.com.es/ciencia/crean-modelo-matematico-que-calcula-riesgo-epidemico-coronavirus-a-cuatro-dias-vista_15290

Investigadores españoles crean un modelo matemático que reproduce las desigualdades del comercio mundial

Javier García Algarra, profesor y director del área de Ingeniería en nuestro Centro Universitario U-tad, Mary Luz Mouronte, profesora de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Francisco de Vitoria, y Javier Galeano, investigador del Grupo de Sistemas Complejos de la Universidad Politécnica de Madrid, han creado un modelo matemático que reproduce y explica el funcionamiento de las exportaciones e importaciones del comercio mundial reflejando las desigualdades existentes entre los países.

Los países que dominan el comercio mundial por volumen de intercambios tienen una participación mayor que la que les correspondería si estos fuesen proporcionales a su Producto Interior Bruto (PIB). Por el contrario, los países más débiles comercian por debajo de lo que podrían hacerlo, lo que demuestra que la desigualdad entre países es una propiedad estructural del comercio mundial.

Synthrade se denomina el  modelo que simula el flujo de bienes y servicios entre exportadores e importadores como una red compleja.

Para elaborar este modelo se han utilizado dos principios matemáticos de formación de redes: el enlace preferencial y el crecimiento del flujo comercial como producto de las probabilidades proporcionales al peso de cada país como importador o exportador. 

Una vez considerados ambos, la construcción de la red consta de dos fases, una de construcción de nodos y otra de crecimiento del volumen del mercado. 

En la primera, se eligen los países que van a comerciar entre sí, usando el mecanismo de enlace preferencial que determina que cada nuevo país que se conecta a la red lo hace con probabilidad proporcional al volumen de intercambio de los nodos ya conectados. Un país importador comerciará con mayor probabilidad con un gran exportador que con una economía pequeña y lo mismo ocurre en el sentido de exportación, es más probable vender a grandes compradores que a una nación de poco peso. Esta fase es muy rápida y genera desigualdad inicial. Además, muestra cómo esta desigualdad es una propiedad emergente, que tiende a mantenerse en el tiempo.

La gran mayoría del comercio acaba en manos de los países más ricos. Sólo ocasionalmente aparecerán relaciones entre dos países de economía precaria.

La única forma de invertir esta situación sería que las naciones más débiles comerciaran entre sí, fomentando de este modo ‘el comercio interregional’. Para mitigar la desigualdad las recetas clásicas dicen que hay que eliminar las barreras al comercio para que los países más débiles puedan participar más de la cantidad global de intercambios. Las intervencionistas dicen que hay que proteger los mercados débiles mediante aranceles para evitar la dependencia. Lo que sugiere el modelo es que nada de eso va a funcionar a largo plazo.

La posible solución pasa por equilibrar el mapa de probabilidades impulsando el comercio entre bloques de países homogéneos, con una mayor integración regional. Eso aumentaría la probabilidad de comercio entre países africanos o de América Latina, por ejemplo, que son productores de bienes primarios que se transforman en China, Europa o Estados Unidos.

Leer más:

https://www.u-tad.com/desigualdades-comercio-mundial/

Desde Chile científicos buscan elaborar modelo matemático para prevenir incendios forestales

Un equipo de científicos del Instituto Milenio de Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) está elaborando un modelo matemático que permita prevenir que se propaguen los incendios forestales.

Andrés Weintraub, director del proyecto, ha explicado que la herramienta permite tomar mejores decisiones de cómo manejar el bosque porque años antes del incendio se pueden tomar medidas que mitiguen el efecto del fuego como talar árboles, quitar la maleza o cortar las ramas.

Otras medidas pueden ser reducir la cantidad de material combustible cerca de infraestructura importante, o crear cortafuegos en determinados lugares.

Leer más:

https://www.adnradio.cl/noticias/nacional/desde-chile-cientificos-buscan-desarrollar-modelo-matematico-para-prevenir-incendios-forestales/20200120/nota/4005405.aspx

Un nuevo modelo matemático plantea cómo Hitler pudo haber vencido a los británicos

Un modelo matemático determina que la Luftwaffe habría derrotado a la RAF (Real Fuerza Aérea Británica) en la Batalla de Inglaterra si el ataque nazi hubiera empezado antes y se hubiese concentrado en los campos de aviación.

El modelo ha sido elaborado por profesores de la Universidad de York utiliza modelos estadísticos para calcular cómo podría haber tenido lugar la batalla de Inglaterra si la historia hubiera seguido uno de varios cursos alternativos. Se ha publicado en el Journal of Military History.

La técnica estadística se llama “arranque ponderado” y la simulación por computadora es como tomar una bola para los eventos de cada día de la Batalla de Inglaterra y meterla en un bombo de lotería.

Las bolas se dibujan, leen y reemplazan para crear miles de series alternativas de combates durante días, pero en un orden diferente, y tal vez con algunos días con más actividad o ninguna. Después, los investigadores repitieron el proceso para probar los “qué habría pasado si” de la batalla, haciendo que algunos días sean más o menos propensos a ser elegidos.

Los resultados brindan respaldo estadístico a un cambio de táctica que varios historiadores han argumentado que podría haber traído la victoria de la Luftwaffe en el verano de 1940: las simulaciones sugirieron que si hubieran comenzado la campaña antes y se hubieran centrado en bombardear aeródromos, la RAF podría haber sido derrotada, allanando el camino para una invasión terrestre alemana.

Según el modelo matemático, el impacto de estos cambios habría sido dramático. El estudio sugiere que un comienzo más temprano y una focalización en los aeródromos habrían cambiado la batalla significativamente a favor de los alemanes.

Por ejemplo, si la probabilidad de una victoria británica en la batalla real hubiera sido del 50%, estos dos cambios tácticos la habrían reducido a menos del 10%. Si la probabilidad real de victoria británica fuera del 98%, los mismos cambios habrían reducido esto al 34%.

Leer más:

https://newsweekespanol.com/2020/01/modelo-matematico-hitler-churchill/

Un modelo matemático permite optimizar la alimentación de los peces de piscifactorías

Un equipo del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha elaborado un modelo matemático que permite optimizar las estrategias de alimentación de los peces cultivados en piscifactorías. El modelo ofrece una clasificación de los peces en función de su potencial de crecimiento y tiene imágenes captadas por un dispositivo fotográfico o de vídeo ubicado en la propia instalación.

El responsable del modelo es Juan Antonio Rielo y expone que la aplicación del modelo reporta beneficios en términos medioambientales, pues permitiría reducir las perdidas de pienso no consumido y la producción de heces que contaminan el fondo marino.

Se basa en imágenes de los peces tomadas mediante un equipo de fotografía o vídeo, al que se le instala el software que ejecuta este modelo matemático. Así, se consiguen datos de forma instantánea sobre el peso y el tamaño de los peces.

Otra de sus ventajas es que el núcleo del dispositivo puede estar integrado dentro de una carcasa que puede diseñarse de diversas formas, para adecuarse al tipo de infraestructura de la piscifactoría o en función de la estabilidad hidrodinámica frente a las corrientes marinas y oleaje.

Leer más:

https://www.benalgo.es/noticias/un-modelo-matematico-permite-optimizar-la-alimentacion-de-los-peces-de-piscifactorias.html

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