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Inteligencia artificial y modelos matemáticos para hacer más seguros los barrancos del Pirineo

El Pirineo central es el tercer lugar del mundo de mayor concentración de barrancos, después de la zona sur de los Alpes y de la zona norte de esta misma cordillera. La Agrupación Europea de Cooperación Territorial (AECT) Espacio Portalet, financiada por el Gobierno de Aragón y el Consejo departamental de Pirineos Atlánticos (Francia), busca mejorar su seguridad.

A este proyecto innovador se ha unido otro, en colaboración con la Universidad Politécnica de Madrid, para aplicar un modelo matemático y utilizar la inteligencia artificial de cara a predecir la variación de los caudales.

La nueva línea de trabajo pasa por aplicar la inteligencia artificial, con la lectura automática de miles de imágenes de las cámaras que alimentan un ordenador para analizar luego cómo varían los caudales en función de las lluvias.

Además hay que estudiar las características morfológicas de cada cauce para crear un modelo matemático predictivo que permita saber, en función de la cantidad de lluvia caída, cuánto subirá el caudal y enviar unas alertas en función de unos umbrales.

La página web ofrece información para saber si es necesario extremar las precauciones en los barrancos Fago y Aguaré (en la comarca de la Jacetania), Os Lucas y Gorgol (Alto Gállego), Viandico y Mirabal (Sobrarbe) y Aigueta de Barbaruens y Liri (Ribagorza).

Leer más:

https://www.heraldo.es/noticias/aragon/huesca/2020/09/15/inteligencia-artificial-y-modelos-matematicos-para-hacer-mas-seguros-los-barrancos-del-pirineo-1395321.html

La matemática que hay detrás del coronavirus

Los modelos matemáticos y computacionales responden con eficacia a las incógnitas más complicadas de desvelar en una situación sanitaria como la que vivimos debido al coronavirus.

Los modelos SIR (Susceptible-Infectado-Recuperado,por sus siglas en inglés) han demostrado una gran utilidad a la hora de estudiar y combatir otras epidemias como el dengue, el ébola o el zika.

Gracias a un modelo de estas características, Juan José Nieto, catedrático de Análisis Matemático y director del Instituto de Matemáticas de la Universidad de Santiago de Compostela, y su equipo pudieron predecir, tras conocerse el primer caso positivo por coronavirus en Galicia el 4 de marzo, que el pico de la epidemia se produciría en la primera semana de abril.

Pero no pasa lo mismo cuando se trata de hacer predicciones del comportamiento del coronavirus a largo plazo.

Aún quedan muchas incógnitas por desvelar, como su manera de contagio, su componente genética o las reinfecciones en recuperados.

La incertidumbre con respecto a los nuevos virus y bacterias no es algo nuevo, ha pasado en distintos momentos de la historia con casi todas las epidemias.

Aprender del pasado y mirar al futuro también es esencia en la evolución de los algoritmos y los modelos matemáticos. Los investigadores analizan las redes sociales como contexto para obtener predicciones certeras. Es el caso de un grupo internacional de la Universidad de Harvard que ha creado un algoritmo capaz de predecir los brotes de coronavirus hasta 14 días antes de que sucedan.

Fuente:

https://www.larazon.es/salud/20200911/ozbkp6xflzbjbfiluamj7st6fu.html

Puerto Rico lanza un estudio de modelos matemáticos contra el coronavirus

Un equipo de investigación de la Universidad de Puerto Rico (UPR) lidera un proyecto basado en modelos matemáticos para diseñar nuevas medidas que contribuyan a frenar la expansión del coronavirus.

Los primeros seis meses del estudio se dedicarán a la recopilación de datos, mientras que la segunda parte del periodo se trabajará en la elaboración del informe y propuesta de medidas que puedan contribuir a que se reduzca la expansión del virus, tanto en la isla caribeña como en cualquier parte del mundo.

Una vez se concluya el estudio se espera presentar métodos adicionales para la erradicación de la epidemia.

El estudio incluirá analizar en determinados municipios en resultado del uso de mascarillas para reducir el contagio, el cierre de escuelas y el rastreo de casos, entre otros, lo que servirá para entender mejor el alcance de esas medidas y su uso como disuasorio para prevenir el contagio.

Fuente y más información:

https://www.eldiario.es/sociedad/puerto-rico-lanza-un-estudio-de-modelos-matematicos-contra-la-covid-19_1_6192000.html

Las matemáticas que salvan el bosque

Las cifras de incendios forestales pueden superar el récord del año pasado. Si sigue esta tendencia, las consecuencias serán devastadoras debido a la liberación de millones de toneladas de dióxido de carbono.

Los científicos abogan por tomar cartas en el asunto cuanto antes y proponen crear paisajes menos inflamables.

Esto se consigue aplicando las matemáticas, calculando que proporción de terrenos y de especies hay que combinar para crear cortafuegos naturales o qué cantidad de árboles debe haber en según qué zonas. Así lo pone de relieve un estudio efectuado por expertos españoles y portugueses, que han comprobado con modelos matemáticos que, si se cambia el tipo de paisaje, modificando la vegetación y promoviendo actividades agrícolas de alto valor natural, se puede reducir a la mitad la superficie quemada en los próximos 30 años.

La aplicación de los modelos matemáticos también ha desterrado ciertas ideas muy asentadas, como la de que para luchar contra las llamas las especies nativas, como los robles, son la solución frente a las de crecimiento rápido.

Si bien la tendencia global desde que se tienen registros en 1900 es de un ligero descenso de la superficie quemada, en países extensos como Estados Unidos o Canadá la superficie afectada por incendios está aumentando.

En nuestro entorno más próximo, los estragos del fuego son notables. La gran mayoría de los ecosistemas forestales peninsulares están adaptados a los incendios, pero cuando se queman intensamente, con vastas extensiones afectadas, se ve considerablemente reducida su capacidad de regenerarse y de reconstituirse.

Fuente:

http://www.leonoticias.com/vivir/medio-ambiente/matematicas-salvan-bosque-20200904160005-ntrc.html

Científicos defienden el uso de modelos matemáticos con transparencia

El manifiesto de Nature resalta que durante la epidemia de coronavirus los modelos matemáticos están adquiriendo un protagonismo desmedido, e incluso no del todo deseado por los científicos encargados de elaborarlos.

Andrea Saltelli, uno de los científicos encargados de firmar el documento, asegura que existen problemas en el uso de modelos matemáticos, que son útiles pero hechos con suposiciones que no se pueden dar al 100% como ciertas.

El manifiesto concluye que hay que aceptar la infinidad de factores que se ignoran. Es la actitud más inteligente ante las posibles carencias que va a presentar cualquier modelo que se construya.

Fuente:

https://www.capitalradio.es/noticias/economia/cientificos-defienden-uso-modelos-matematicos-transparencia_80407492.html

Modelos matemáticos y decisiones políticas

La epidemia de coronavirus ha puesto de manifiesto el papel de los modelos matemáticos en la toma de decisiones políticas.

Los números producidos por modelos matemáticos son atractivos por su apariencia de neutralidad, objetividad y precisión. Aun así, son el producto de las decisiones tomadas durante el proceso de creación del modelo.

Los riesgos derivados del uso de los modelos son enormes. Por ejemplo, la estrategia del Reino Unido ha situado el país al frente de los ránkings internacionales en número de muertes por coronavirus. Hace más de 10 años, a pesar de existir numerosos modelos económicos, ninguno sirvió para informar a la población de la magnitud e intensidad de la crisis financiera que venía.

Para fomentar un uso responsable de los modelos matemáticos, un equipo de científicos de universidades europeas, norteamericanas y australianas coordinado por Andrea Saltelli (Universidad de Bergen, Noruega) ha publicado un manifiesto en la revista Nature (A. Saltelli et al. 2020. Five ways to ensure that models serve society: a manifiesto. Nature 582 (7813) 482:484).

Hay cinco normas para que los modelos faciliten una toma de decisiones más abierta y plural: 1) comunicar las incertidumbres, 2) evitar el exceso de complejidad, 3)  hacer explícitas sus preferencias y sesgos, 4) tener en cuenta las consecuencias de la precisión espuria, y 5)  reconocer la ignorancia como virtud que guía la investigación.

La mejor forma de evitar que los modelos escondan sus marcos interpretativos es a través de procesos de participación de expertos y de actores sociales diversos. El investigador debe encontrar un equilibrio razonable entre la realidad compleja que el modelo intenta capturar y la posibilidad de explorar y explicar este espacio de incertidumbre.

Fuente:

https://www.elperiodico.com/es/sociedad/20200712/modelos-matematicos-y-decisiones-politicas-covid-19-opinion-8037097

Investigador mexicano crea modelo matemático que predice casos de coronavirus

Chaos, Solitons & Fractals, revista líder en el campo interdisciplinario de la ciencia no lineal, publicó en línea el pasado 29 de mayo el artículo Modeling and prediction of COVID-19 in Mexico applying mathematical and computational models (Modelado y predicción de Covid-19 en México aplicando modelos matemáticos y computacionales).

Uno de sus autores es Roberto Agustín Conde Gutiérrez, investigador de tiempo completo de la Universidad Veracruzana (UV), que dio a conocer que el proyecto consiste en modelar y predecir el número de casos posibles de coronavirus que puedan presentarse en México a través de modelos matemáticos y computacionales.

También han colaborado en el artículo Oscar Torrealba Rodríguez, profesor de la Universidad Politécnica del Estado de Morelos (UPEMor); y Ana Laura Hernández Javier.

Los modelos matemáticos aplicados son el Gompertz y el logístico, basados en ecuaciones diferenciales. Por otra parte, en el modelo computacional se aplican las redes neuronales artificiales acopladas con otros algoritmos de inteligencia artificial.

El modelo Gompertz ha demostrado tener la mejor predicción al pronosticar 47.576 casos para el 16 de mayo, con respecto a los 47.144 reportados por el Comunicado Técnico Diario.

Leer más:

https://eldemocrata.com/investigador-creo-modelo-matematico-que-predice-casos-de-covid-19/

Los modelos matemáticos son esenciales para analizar el comportamiento de la epidemia de coronavirus

Antes las enfermedades tardaban de cuatro a cinco años en propagarse de un país a otro, ahora les lleva días, incluso horas, y para analizar su comportamiento y movilidad los modelos matemáticos son fundamentales.

En la epidemia de coronavirus, los modelos matemáticos indican con ecuaciones diferenciales qué tanto aumentó o disminuyó el número de infectados, a través de curvas que vemos todos los días.

Desde que empezaron a presentarse los primeros casos de coronavirus en México, la curva fue creciendo exponencialmente, y se espera que en los próximos días llegue a un máximo de infectados y comience a declinar.

Por medio de la aplicación CORONAVIRUS|UNAM https://coronavirusapoyamexico.c3.unam.mx/preview (creada en el Centro de Ciencias de la Complejidad de la UNAM con reportes de la misma población), se efectúa un seguimiento de la transmisión del coronavirus. El objetivo es elaborar modelos epidemiológicos que permitan identificar zonas donde se presenta un mayor número de personas con síntomas y ayudar en la toma de decisiones.

Leer más:

https://www.lja.mx/2020/05/son-esenciales-los-modelos-matematicos-para-analizar-comportamiento-de-la-pandemia/

La Universidad de Murcia participa en un proyecto que mide la evolución del coronavirus con modelos matemáticos

Investigadores de la Universidad de Murcia van a impulsar un proyecto para medir la evolución del coronavirus en España empleando para ello modelos matemáticos.

El proyecto está liderado por Antonio Guirao, que fue seleccionado a nivel nacional por el Instituto de Salud Carlos III.

Para la investigación, se manejarán datos de casos totales por coronavirus, nuevos contagios diarios y personas curadas. Los análisis simulaciones matemáticas en diferentes escenarios de distanciamiento físico «estricto, medio o laxo».

También se plantearán escenarios de evolución con medidas de rastreo y rápido aislamiento de los enfermos para evitar focos de contagio. El fin está en crear diferentes estrategias que ayuden a la toma de decisiones en el futuro sobre el control de la enfermedad.

Fuente:

https://www.laverdad.es/murcia/participa-proyecto-mide-20200515162724-nt.html

Los modelos matemáticos explican el comportamiento del coronavirus en México

Científicos e investigadores de la Universidad La Salle han creado la Plataforma para el monitoreo y predicción del coronavirus en México, a partir de la aplicación de algoritmos de Inteligencia Artificial, redes neuronales artificiales y cómputo evolutivo.

Está a cargo del doctor Roberto Antonio Vazquez Espinoza. Incluye un monitor de estadísticas generales y agrega otro tipo de información, particularmente la estadística sobre hospitalizados para esta fase donde la capacidad en muchos casos se ve rebasada.

Además, contiene un monitor mundial para comparar en términos de un índice construido el impacto de las políticas públicas implementadas en cada lugar.

Se puede consultar en: http://monitoreocovid.lasalle.mx/

Fuente:

https://www.eleconomista.com.mx/arteseideas/Los-modelos-matematicos-explican-el-comportamiento-de-fenomenos-naturales-como-la-pandemia-20200517-0060.html

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