{"id":1321307,"date":"2021-03-25T10:59:15","date_gmt":"2021-03-25T09:59:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.varesenews.it\/?p=1321307"},"modified":"2021-03-25T10:59:15","modified_gmt":"2021-03-25T09:59:15","slug":"un-modello-innovativo-interpretare-prevedere-la-dinamica-dei-contagi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.varesenews.it\/2021\/03\/un-modello-innovativo-interpretare-prevedere-la-dinamica-dei-contagi\/1321307\/","title":{"rendered":"Un modello innovativo per interpretare e prevedere la dinamica dei contagi"},"content":{"rendered":"

In questo tempo di pandemia, in cui ci si affanna a cercare di comprendere l\u2019evoluzione di un fenomeno sanitario e sociale senza precedenti<\/strong>, studiosi di diverse aree disciplinari stanno cercando di applicare le proprie conoscenze per sviluppare modelli di interpretazione delle dinamiche del contagio, anche con finalit\u00e0 predittive.<\/p>\n

Un esempio \u00e8 dato da una recente ricerca che sfrutta l\u2019analogia tra l\u2019infezione pandemica da COVID-19 e il comportamento tipicamente riscontrato in un reattore chimico,<\/strong> ponendo le basi per lo sviluppo di tecniche innovative per l\u2019analisi della diffusione e monitoraggio del virus sul territorio nazionale. Alla ricerca ha lavorato un gruppo di professori e ricercatori della LIUC \u2013 Universit\u00e0 Cattaneo e delle Universit\u00e0 di Padova, di Genova e Politecnico di Milano.<\/strong><\/p>\n

In particolare, il contributo dell\u2019unit\u00e0 operativa LIUC, guidata da Fernanda Strozzi,<\/strong> Professore Associato della Scuola di Ingegneria Industriale, consiste nell\u2019applicazione dell\u2019approccio \u201cStrozzi\u2013 Zaldivar\u201d (il riferimento \u00e8 ad un precedente studio pubblicato nel 1999), per il rilevamento on-line di reazioni fuggitive o runaway, che si \u00e8 dimostrato essere in grado di prevederle con grande anticipo in modo da poter agire con misure preventive e limitarne i danni.<\/p>\n

Il metodo \u00e8 basato sull\u2019approssimazione della divergenza matematica del sistema<\/strong> utilizzando dati reali, in particolare quelli relativi ad alcune regioni italiane selezionate in base alle loro caratteristiche peculiari (territoriali, sociali, economiche, ambientali e culturali).<\/p>\n

\u00abLa forza del metodo \u2013 spiega la professoressa Strozzi – sta nella possibilit\u00e0 di ottenere un\u2019adeguata prevedibilit\u00e0 dell\u2019andamento dell\u2019epidemia partendo da un numero limitato di parametri di riferimento. Ad esempio la necessit\u00e0 di un lockdown ad inizio novembre in Lombardia era prevedibile gi\u00e0 dal 1 ottobre<\/strong>, momento in cui il valore della divergenza si era gi\u00e0 posizionato sopra lo zero. Un altro vantaggio di questo indicatore \u00e8 che si pu\u00f2 calcolare a partire da diverse serie temporali, ad esempio con i dati degli infetti o con quelli dei morti, e quindi scegliendo i dati pi\u00f9 attendibili e pi\u00f9 facili da recuperare. Questo indicatore inoltre, si rivela uno strumento utile per valutare con anticipo l\u2019efficacia delle misure di contenimento e distanziamento sociale osservando la sua decrescita. Questo lavoro non vuole quindi limitarsi ad uno studio di carattere scientifico ma assumere sempre di pi\u00f9 una possibile valenza sociale, a supporto delle analisi dei dati sul contagio realizzate quotidianamente a livello istituzionale\u00bb.<\/p>\n

Il lavoro \u00e8 stato pubblicato sulla rivista \u201cBiochemical and biophysical research communications\u201d e presentato di recente all\u2019Accademia dei Lincei<\/strong> in un convegno dal titolo \u201cIntelligenza artificiale, robotica e macchine intelligenti: ricadute etiche e sociali\u201d, in quanto \u00e8 da intendersi come una tecnica di intelligenza artificiale che ci permette di affrontare la complessit\u00e0 delle dinamiche che ci circondano.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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