Santander, 27 de agosto.- José Antonio Vilar, catedrático de Matemáticas de la Universidad de La Coruña, ha expuesto hoy en los Cursos de Verano organizados por la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP) que “cada vez hay más conciencia en la sociedad de la importancia de las matemáticas. La prensa nos bombardea con cifras, y la gente se da cuenta de que las matemáticas nos van a ayudar”.
“Es importante que se den cuenta de la importancia de la investigación. Los investigadores necesitan financiación porque hay una correlación positiva entre los resultados y la financiación”, ha asegurado Helena Ramalhinho Dias Lourenço, investigadora de la Universidad Pompeu Fabra.
Estas declaraciones las han realizado en el curso ‘Matemáticas vs. coronavirus’ que ha comenzado hoy en el Palacio de La Magdalena.
Los ponentes de este seminario reflexionarán sobre el papel de las matemáticas en las famosas predicciones a lo largo de la pandemia, en la gestión de recursos escasos y la necesidad de optimizar tiempos y costes a la vez que se minimiza la pérdida de vidas humanas.
“Hemos hecho una herramienta web que puede ser aplicada a áreas sanitarias, en distintas comunidades autónomas y distintos países de manera automatizada. Se trata de construir modelos que nos ayuden a predecir la evolución de variables para conocer la incidencia de la pandemia, el número de contagios, el número de ingresos, etc. La colaboración tiene mucho sentido y nuestra idea es potenciarla”, ha explicado José Antonio Vilar, quien lidera este proyecto llamado Cooperative Forecasting.
“Para poder hacer predicciones necesitamos alimentar estos modelos con registros de datos oficiales y reales. Si vamos planificando mejor el registro de datos vamos a ayudar a la ciencia y a las matemáticas en particular. Pero es complicado y eso siempre genera problemas, por lo que tenemos que reajustar los modelos, las estimaciones”, ha dicho el investigador.
El catedrático de la Universidad de La Coruña ha afirmado que “uno de los puntos de aprendizaje más importante es que tengamos conciencia de lo importante que es disponer de datos fidedignos, bien registrados y de alta calidad. Si podemos ser capaces de prever la evolución de estas variables, eso va a suponer conocimiento de gran valor para que las autoridades puedan hacer una planificación”.
“Se están llevando a cabo medidas de confinamiento, de distancia social, uso de mascarillas para aminorar el efecto de la pandemia. Las matemáticas nos van a ayudar a evaluar el grado de efectividad que tienen esas medidas”, ha contado.
“Si la pérdida de olor, por ejemplo, es una causa que puede apuntar al padecimiento de la enfermedad, yo tengo que chequear a través de las matemáticas cuando esa pérdida de olfato es especialmente significativa”, ha formulado José Antonio Vilar.
Por su parte, Helena Ramalhinho ha expuesto que “la logística es el segundo tema más importante después del sanitario. Por ejemplo, con la distribución de las vacunas podemos estudiar cuántas personas son de riesgo, dónde están, cuántas vacunas tengo, cómo las distribuyo de forma eficiente. Con todo ello, podremos hacer todos estos modelos matemáticos, comprobar que funcionan y, cuando estemos en la realidad, tener mejores herramientas para tomar decisiones”.
“Las matemáticas juegan un papel fundamental porque con ellas puedes planificar mucho mejor y evitar situaciones complicadas. Son mas importantes de lo que parece”, ha asegurado la investigadora.
“Imagínate que tienes un mapa de Santander y ves que el centro está lejos de La Magdalena. En Google Maps te dirá que está más lejos porque identifica una subida. Esos datos no los vemos, pero están incorporados. Eso es un modelo matemático. Con esta situación sucede lo mismo. Cuantos más datos incorporemos mejor serán los modelos y mejor tomaremos las decisiones”, ha aclarado.
“La realidad es muy compleja, no se lo ponemos fácil a las matemáticas, porque el grado de incertidumbre es muy importante. Digamos que los datos que alimenta esos datos predictivos van a padecer ese grado de incertidumbre y por eso podemos caer en el error de generar modelos que tienen sesgos. Por eso hay que cuidarse mucho de validar y chequear esos modelos predi
