Un innovador modelo matemático desarrollado por un equipo de investigadores de la Universitat Rovira i Virgili (URV) promete revolucionar la forma en que se predice la movilidad humana entre ciudades. Este avance, publicado en la revista Nature Communications, describe con notable precisión los patrones de movimiento de las personas.
La capacidad de responder a la pregunta sobre cuántas personas viajarán entre dos ciudades durante una semana específica es crucial para múltiples sectores. Esto resulta especialmente relevante para el diseño de infraestructuras de transporte público eficientes y, como se evidenció durante la pandemia de COVID-19, para comprender cómo los patrones de movilidad influyen en la propagación del virus.
Nueva herramienta para entender la movilidad
El nuevo modelo, creado por el grupo de investigación SeesLab de la URV, junto con académicos de Northeastern University y la Universidad de Pensilvania, permite predecir la movilidad humana con alta precisión y mayor eficiencia que los sistemas actuales. Este avance representa una herramienta valiosa para analizar cómo se desplazan las personas en diversos contextos.
Los modelos tradicionales de movilidad han existido durante décadas. Desde mediados del siglo XX, los modelos gravitacionales han sido utilizados para comprender y prever el movimiento humano. Estos modelos se basan en dos parámetros fundamentales: el tamaño poblacional de las ciudades involucradas y la distancia entre ellas. Sin embargo, su simplicidad limita su precisión, ya que solo ofrecen estimaciones aproximadas.
Mejoras gracias a la inteligencia artificial
Con el auge de la inteligencia artificial, los investigadores han comenzado a desarrollar modelos más sofisticados basados en aprendizaje automático. A diferencia de sus predecesores, estos nuevos modelos consideran múltiples variables adicionales al origen y destino del viaje, como la densidad de restaurantes o escuelas y la conectividad vial.
A pesar de su mayor fiabilidad, estos modelos complejos presentan desafíos interpretativos. En este contexto, el equipo de SeesLab ha logrado combinar lo mejor de ambos mundos: la precisión del aprendizaje automático y la simplicidad del enfoque gravitacional. A través del uso del algoritmo conocido como robot científico, han creado un modelo matemático que no solo iguala sino que supera la precisión previa mientras mantiene una interpretación accesible.
Impacto en diversas áreas
Este nuevo enfoque tiene aplicaciones significativas en varios campos. En urbanismo y transporte, puede optimizar el diseño de infraestructuras viales y servicios públicos, mejorando así la distribución de recursos y reduciendo congestiones. En salud pública, es fundamental para modelar cómo se propagan enfermedades infecciosas al permitir analizar los desplazamientos humanos y diseñar estrategias efectivas ante pandemias.
Además, las capacidades predictivas del modelo son esenciales para fomentar prácticas sostenibles al gestionar mejor el consumo energético y disminuir las emisiones contaminantes asociadas al transporte.
El trabajo del grupo SeesLab continúa evolucionando; actualmente están explorando nuevas variables que podrían incrementar aún más la precisión del modelo en diferentes entornos geográficos sin necesidad de crear algoritmos completamente nuevos.
Preguntas sobre la noticia
¿Qué es el nuevo modelo matemático desarrollado por la URV?
El nuevo modelo matemático, creado por el grupo de investigación SeesLab de la URV junto con investigadores de Northeastern University y la Universidad de Pensilvania, permite predecir la movilidad humana entre ciudades con alta precisión y de forma más sencilla y eficiente que los sistemas actuales.
¿Cuáles son las aplicaciones del modelo en el transporte y la salud pública?
El modelo puede ayudar a planificar infraestructuras viales y servicios de transporte público de manera más eficiente, optimizando la distribución de recursos y reduciendo la congestión. También es útil en salud pública para modelar la propagación de enfermedades infecciosas, permitiendo entender cómo se mueven las personas y diseñar estrategias de contención durante pandemias.
¿Cómo se compara este nuevo modelo con los modelos gravitacionales tradicionales?
A diferencia de los modelos gravitacionales que solo consideran el tamaño poblacional y la distancia entre ciudades, el nuevo modelo utiliza múltiples variables adicionales, manteniendo al mismo tiempo una mayor simplicidad e interpretabilidad, lo que lo hace más accesible para su uso práctico.
¿Qué técnicas combina el nuevo algoritmo para mejorar su precisión?
El algoritmo combina técnicas de aprendizaje automático, física estadística y estadística bayesiana para equilibrar eficientemente la complejidad del modelo con su precisión.
¿Es posible extrapolar este modelo a otros territorios geográficos?
Sí, el sistema es extrapolable a otros territorios geográficos utilizando solo unos mínimos ajustes en los parámetros, lo que facilita su aplicación en diferentes contextos urbanos o rurales sin necesidad de crear un nuevo algoritmo.
Si (
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