5 de mayo, 2020
< Volver

El centro tecnológico Eurecat ha ganado una de las categorías de la hackathon europea #EUvsVirus, con una solución para pronosticar brotes epidémicos en tiempo real mediante el análisis de aguas residuales, a partir de la utilización de herramientas de microbiología y de inteligencia artificial, desarrollada junto con investigadores del Instituto de Investigación del Agua KWR, de la Universidad de Exeter, de la Universidad de Thessaly y de la Universidad Técnica Nacional de Atenas.

La innovación, llamada Sewers4COVID, se ha diseñado en el marco de la hackathon #EUvsVirus organizada por el Consejo Europeo de Innovación, que ha reunido de forma virtual a sociedad civil, investigadores, organizaciones e inversores, con el objetivo de desarrollar soluciones innovadoras para retos relacionados con el coronavirus. El evento, celebrado del 24 al 27 de abril, ha contado con más de 27.000 participantes de más de 50 países, distribuidos en 2.100 equipos.

Dentro del proyecto, los investigadores de Eurecat han utilizado la inteligencia artificial, mediante técnicas de aprendizaje automático, para poder determinar la correlación entre la presencia del virus en las aguas residuales y en las zonas en las que se produce el brote epidémico. En concreto, "la solución hace posible el seguimiento de indicadores para compararlos entre sí con cierta frecuencia y crear modelos que simulen el impacto en su relación", explica el director de la Unidad de Smart Management Systems de Eurecat, Xavier Domingo. De este modo, señala, "se puede obtener una estimación del número de personas infectadas, de forma que es posible conocer la tendencia, anticiparse y reducir la necesidad de hacer test masivos cada día".

Según el director de Desarrollo Científico-tecnológico de Eurecat, Gabriel Anzaldi, "la posibilidad de contar con información que permita anticiparse a los hechos conllevaría una mejor gestión de los recursos afectados por la pandemia y abriría la puerta a establecer, de manera preventiva, donde habría que hacer mayores esfuerzos". "Desplegar y desarrollar una solución como la propuesta por Sewers4COVID nos permitiría anticiparnos al inicio y la evolución de la pandemia mediante una gestión predictiva, de forma que se podrían reducir los riesgos sobre los colectivos más vulnerables y optimizar los servicios prioritarios de forma coordinada en todos los niveles de actuación", remarca Anzaldi.

En concreto, los investigadores de la Unidad de Smart Management Systems de Eurecat que han participado en el diseño de Sewers4COVID han trabajado en la generación y en la conceptualización de la idea y en la recopilación, la manipulación y la preparación de datos basados en fuentes abiertas y relacionadas con datos poblacionales y de recursos sanitarios. El equipo de Eurecat, en el que han participado también los investigadores de la Unidad de Smart Management Systems del centro tecnológico Lluís Echeverria y Marc Ribalta, también se ha ocupado de la construcción del prototipo de simulación de impacto y de recomendación. Esta solución, remarca el director de Desarrollo Científico-tecnológico, "se puede adaptar y desarrollar en cualquier ámbito geográfico y región", para su implementación.

Para poder ver este Vídeo ha de habilitar las Cookies de Marketing, puede hacerlo desde la Configuración en la página de Politíca de Cookies

Noticias relacionadas

comments powered by Disqus

Utilizamos cookies propias y de terceros para analizar nuestros servicios y mostrarle publicidad relacionada con sus preferencias en base a un perfil elaborado a partir de sus hábitos de navegación (por ejemplo, páginas visitadas o videos vistos). Puedes obtener más información y configurar sus preferencias.

Configurar cookies

Por favor, activa las que quieras aceptar y desactiva de las siguientes las que quieras rechazar. Puedes activar/desactivar todas a la vez clicando en Aceptar/Rechazar todas las cookies.

Aceptar/rechazar todas
Cookies Analíticas

Cookies que guardan información no personal para registrar información estadística sobre las visitas realizadas a la web.

Cookies de Marketing

Cookies necesarias para determinadas acciones de marketing, incluyendo visualización de vídeos provenientes de plataformas como Youtube, Vimeo, etc. y publicidad de terceros.

Cookies de Redes Sociales

Cookies relacionadas con mostrar información provenientes de redes sociales o para compartir contenidos de la web en redes sociales.