Inteligencia artificial versus coronavirus

Salvar vidas es el objetivo de una pandemia que no entiende ni de fronteras ni de clases sociales . El coronavirus llegó sin hacer ruido y puso en compás de espera al planeta. Además, evidenció la importancia de la cooperación. Y es que lo más importante en estos tiempos es arrojar luz sobre la infección, pero también sobre todos los satélites que pilotan a su alrededor para poder acabar con ella. El misterio está ahí y no hay tiempo para dar pasos en falso.

Las matemáticas juegan un papel importante para estudiar fenómenos complejos, sin embargo, con las tradicionales, las de Newton, no es posible llegar hasta el fondo de la cuestión. A su rescate acude la inteligencia artificial que suministra multitud de técnicas para analizar el efecto mariposa, los fenómenos caóticos y la parte más impredecible de las pandemias. 

Con esta cuestión como telón de fondo, José Ignacio García-Valdecasas, profesor de Sociología en la Facultad de Ciencias del Trabajo de la Universidad de Valladolid (UVa) en el Campus de Palencia, desarrolla una investigación que evalúa la eficacia de las medidas que evitan contagios en el desconfinamiento. 

Su idea no es sólo valorar la distancia física óptima, calidad de las mascarillas, tiempo de lavado de manos, número mínimo de personas en habitaciones cerradas o en espacios abiertos y número de camas en la UCI, sino también otras como quitarse los zapatos después de llegar de la calle, cambiarse de ropa o ducharse. 

En concreto, se van a centrar en una técnica particular: la simulación basada en agentes y en una herramienta «poderosa», NetLogo. Juntos van a construir el modelo para, más tarde, verificarlo y validarlo . «Si conseguimos conocer las mejores medidas sociales para reducir el contagio en futuros rebrotes o pandemias, los beneficios serán inmensos tanto para la salud como para la economía», afirma el profesor de la UVA para, más tarde, añadir que los resultados de este trabajo pueden dar pistas a la hora de diseñar políticas que pretendan reducir el contagio.

En esta línea, insiste en que los modelos basados en agentes analizan mejor el caos y los fenómenos impredecibles que los modelos matemáticos tradicionales. A esto se suma que esta investigación no es solo que sugiere qué tipo de medidas se pueden implantar antes de llevarlas a cabo en la sociedad, sino que también deja entrever las posibles consecuencias negativas e imprevistas de medidas sociales razonables contra el contagio de la pandemia. 

Un paso adelante «muy innovador» y en colaboración con investigadores de las universidades inglesas Oxford y Leicester , que surgió mientras realizaba la tesis doctoral. Por aquel entonces, según relata, se centró en cómo se difundían las opiniones o rumores por las redes sociales. Ahora García-Valdecasas ha ido más allá para ver cómo se difunde el virus por la sociedad. «Aunque parecen problemas muy distintos, los mecanismos de transmisión son muy parecidos. Son fenómenos que obedecen a los mismos principios», subraya. 

En este punto, expone que una de sus líneas habituales de investigación es la evaluación de las políticas sociales, por ejemplo, contra la pobreza a través de la inteligencia artificial . La cuestión es que la realidad actual hizo que cambiara el rumbo y se centrara en investigar la efectividad de las medidas que pueden contribuir de forma eficaz al freno de la COVID-19. 

El profesor de la UVA indica que la evolución de la pandemia a lo largo del tiempo y del espacio es impredecible. «Es un fenómeno que depende de una multitud inimaginable de variables : geográficas, climáticas, demográficas, sociales, económicas, políticas, culturales, históricas, etcétera. Muchísimos factores influyen en la pandemia y, por consiguiente, es muy difícil realizar predicciones con exactitud », argumenta José Ignacio García-Valdecasas, quien agrega que los seres humanos no soportamos el caos e intentamos mitigarlo buscando «chivos expiatorios o causas legítimas a los males que nos afligen». 

En este sentido, señala que la evolución de la pandemia se rige por el famoso efecto mariposa. « Esta teoría afirma que el aleteo de una mariposa en el mar de Japón puede provocar un huracán en el mar del Caribe . Es decir, una pequeña variación en las condiciones iniciales de un fenómeno complejo puede cambiar totalmente el resultado final», declara el profesor de la Universidad de Valladolid, antes de lanzar un ejemplo al aire: «Si el portador cero del virus hubiera girado en la calle a la izquierda en vez de a la derecha, quizá no hubiera habido pandemia».

Insiste en que no sé sabe cómo va a evolucionar y, por eso, se necesitan teorías sobre el caos y la complejidad para analizar cómo se propaga y poder tomar las medidas más adecuadas . Poco a poco quieren poner encima de la mesa datos fiables gracias a los modelos basados en agentes para evaluar las medidas sociales contra el contagio. 

Una investigación «muy pionera» que arrancó en mayo de 2020 y esperan tener resultados en 2021, aunque todo depende, advierte, de la financiación que puedan ir consiguiendo. «Sin recursos no podremos terminar pronto» , apostilla. De igual manera, José Ignacio García-Valdecasas considera que la sociedad está llena de fenómenos complejos. «Es fundamental utilizar las nuevas tecnologías para tratar de comprenderlos y para sugerir soluciones a los problemas que puedan surgir». Por ello, confirma que seguirá por este camino.