Safe Blues: un virus "digitale" per studiare in tempo reale la diffusione di COVID-19

Safe Blues: un virus "digitale" per studiare in tempo reale la diffusione di COVID-19

Un progetto di ricerca mira a studiare le dinamiche in tempo reale della diffusione del coronavirus responsabile della pandemia COVID-19 per aiutare a prendere decisioni più tempestive e meglio informate

di pubblicata il , alle 14:01 nel canale Scienza e tecnologia
 

C'è un progetto di ricerca condiviso tra i ricercatori di diversi atenei sparsi in tutto il mondo che mira ad approfondire le modalità e le dinamiche con le quali il la pandemia COVID-19 si diffonde tra la popolazione con l'obiettivo di riuscire a comporre un quadro in tempo reale sull'andamento della pandemia allo scopo di aiutare i governi a prendere decisioni meglio informate. Perché ne parliamo su queste pagine? Ebbene, il progetto si basa sullo studio del comportamento di un apposito "virus digitale" che si diffonde tra smartphone sfruttando le app di tracciamento dei contatti

Il virus, dal nome "Safe Blues" è pensato per raccogliere dati sulle interazioni tra gli utenti. A differenza dei tradizionali programmi di tracciamento dei contatti che richiedono un alto grado di partecipazione per essere efficaci, questo richiederebbe solamente il 10% di una determinata popolazione perché possa elaborare previsioni accurate.

"La sfida di oggi è che le informazioni sullo sviluppo di questa pandemia sono sempre ritardate. Le informazioni di cui disponiamo oggi sul numero di persone contagiate non sono aggiornate subito, perché c'è un periodo di incubazione del virus prima che una persona contagiata possa mostrare i sintomi. Quindi non riusciamo ad avere informazioni utili su questi individui fino a quando non diventano sintomatici. Safe Blues è un tentativo di colmare il divario tra il nostro attuale stato di conoscenza e quello che invece sta accadendo" osserva Shane Henderson, professore presso la School of Operations Research and Information Engineering della Cornell University e coautore della pubblicazione sulla ricerca.

Safe Blues vuole quindi fungere da ponte tra il conosciuto e la realtà, fornendo stime in tempo reale a livello della popolazione sullo stato della prossimità fisica e proiezioni dell'epidemia nel futuro immediato. I "ceppi" di Safe Blues sono token simili a viurs che vengono diffusi usando i dispositivi cellulari e le connessioni Bluetooth. Safe Blues invia ping periodici tramite Bluetooth e tramite la forza del segnale può determinare la prossimità con altri telefoni e la finestra temporale durante la quale restano vicini tra loro. Un telefono, trasportando diversi "ceppi" di Safe Blues, comunica con un altro smartphone nelle vicinanze e gli trasmette un ceppo scelto casualmente, un po' come accade nelle interazioni tra gli esseri viventi.


Illustrazione di Safe Blues su un'epidemia simulata. Le linee blu rappresenta i ceppi di Safe Blues, i marcatori rossi sono il numero reale di contagiosi e la linea blu rappresenta una previsione Safe Blues sullo stato dell'epidemia. La simulazione assume che il numero di casi reali è ritardato di 15 giorni, che riflette la realtà di COVID-19: un periodo di incubazione e sintomi leggeri all'inizio dell'infezione significano che le diagnosi sono significativamente ritardate, mentre i dati Safe Blues sono ricevuti in tempo reale. In questo modo il framework Safe Blues può offrire una visibilità unica ed inestimabile sul corrente stato dell'epidemia e uno strumento potente per rilevamenti tempestivi di successive ondate. Fonte: safeblues.org

Questi dati di interazione vengono inviati in tempo reale ad un server controllato dai ricercatori, dove vengono analizzati utilizzando tecniche di machine learning. La privacy è rispettata poiché i dati vengono anonimizzati e l'analisi è condotta su dati aggregati.

"Non conosciamo quali siano le vere proprietà di COVID-19 o come esso si diffonda, quindi stiamo distribuendo questi ceppi diversi per capire i dati che si abbinano alla diffusione della malattia reale. Abbiamo dati reali sulla diffusione della malattia, quindi possiamo capire quale sia la combinazione migliore di ceppi che ricalca questi dati. E poi usiamo quella miglior combinazione per aiutare i responsabili delle politiche a determinare l'efficacia delle loro decisioni. Se iniettiamo questi ceppi nelle app di tracciamento dei contatti possiamo osservare come si evolvono nei prossimi 10 giorni e se li vediamo decollare sappiamo di avere un problema. Possiamo fare queste previsioni sulla base di ciò che vediamo e se è fuori controllo possiamo mandare le informazioni ai responsabili politici che possono scegliere di adottare misure più restrittive" spiegano i ricercatori.

Al progetto Safe Blues collaborano Marjin Jansen, Sarat Moka e Yoni Nazarathy dell'Università del Queensland in Australia, James McCaw, Aapeli Vuorinen e Peter G. Taylor dell'Università di Melbourne e Chris Rackauckas e Raj Dandakar del Massachusetts Institute of Technology.

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