Taxis autónomos, ahora si!

 

Saludos Curiosos!!

Esta vez venimos con una noticia que está pasando desapercibida a pesar de su importancia.

Los taxis autónomos ya están aquí.

Conduce bien, que te meto un guantazo con la mano abierta así.

 

Se trata, sin duda, de una noticia que está sufriendo el efecto “Pedro y el lobo”.

Ya sabéis, Pedro era un pastor que tomaba el pelo a sus vecinos gritando “¡que viene el Lobo!, sus vecinos se lo creían y él se partía de risa. Un día vino el lobo y ninguno le hizo caso.

Pues con el tema de los coches totalmente autónomos, para el público general y sin conductor de seguridad, pasa lo mismo.

Más de 20 compañías (Toyota, Volvo, Nissan, Ford, General Motors, Daimler, Audi entre otras) anunciaron en un momento o en otro que sus coches totalmente autónomos iban a llegar al público general en 2020.

Otros fueron aún más osados: Tesla anunció la llegada de sus coches totalmente autónomos para 2018.

Y rizando el rizo, Travis Kalanick (CEO de Uber en 2015) anunció que compraría 500.000 Teslas autónomos para usarlos como taxis autónomos, y bueno, los Teslas en 2020 siguen sin ser autónomos, Tesla no es capaz de fabricar 500.000 coches ni juntando todos los modelos y Travis no puede comprar nada porque le echaron de Uber.

Cuando en 2020 pides un Uber con la aplicación viene un señor, como antiguamente. Pero por lo menos nadie podría decir que Travis no era optimista.
 

Los creadores del primer taxi autónomo son, tachan, tachan: Waymo (Google)


A pesar de la creencia popular, de que Tesla es el líder de la conducción autónoma, Google siempre fue el pionero en este campo.

Waymo, que si te suena raro, que sepas que es el nuevo nombre del coche autónomo de Google, ha ido completando etapas poco a poco:

  • Waymo ofreció el primer viaje público a un ciego, Steve Mahan, en 2015. Aunque por aquel entonces solo fue una demostración y el coche tenía un piloto de seguridad. Video del momento.
  • Waymo comenzó el programa “Early Rider” en 2017. Usando un Chrysler Pacifica. El servicio funcionaba en el área metropolitana de Phoenix. Este servicio lo podía usar más gente, no era solo una demo, pero seguía habiendo conductor de seguridad.
  • Waymo comenzó el programa “Waymo One” en 2020, un servicio disponible para todo el público, aunque todavía tenía un conductor humano sentado detrás del volante. En el fondo era como un taxi normal, aunque el conductor humano no usaba el volante casi nunca y está solo por si las moscas.

Y después de tantos años y tantas pruebas, finalmente, ahora sí, el pasado 8 de octubre de 2020, anunciaron que ofrecerán viajes a cualquier cliente y de forma completamente autónomos. Sin ningún conductor de seguridad sentado detrás del volante.

Si pides un Waymo en Phoenix viene un coche sin conductor, como en las películas del futuro. La app está en las Apps Stores 


Video de un viaje.




Comienza el Salseo


En este blog somos muy fans de Elon Musk y nos encanta lo que está haciendo con SpaceX. Pero con el tema de los coches autónomos no va tan fino con sus predicciones, según él, prácticamente en cualquier momento estamos a “un par de semanas” de que Tesla saque una actualización que convierta los Tesla en vehículos completamente autónomos.

Y como no podía ser de otro modo, Elon ha sido el primero en comentar la noticia.

En el tweet, Musk, crítica que la solución es muy especializada, en el sentido de que solo funciona en aquellas ciudades de las que Waymo tiene mapas detallados. Y luego aprovecha para decir que en pocas semanas lanzarán una nueva versión de su Autopilot que no necesitará intervención humana.

A lo que Waymo replicó: «Sip, nos especializamos en conducción sin intervención humana, mira nuestro volante» En el que se aprecia que en los coches autónomos de Waymo está prohibido tocar el volante con las manos.


Algo que choca de frente con un Tesla, en el que el mensaje es precisamente lo contrario, no despegues las manos del volante o el coche se detendrá

Mensaje de aviso que aparece al quitar las manos del volante en un Tesla.

Y es que, querido Elon, si en los coches de Waymo está prohibido tocar el volante y en los coches de Tesla está altamente recomendado no quitarlas, parece que ambos coches no están, al menos por ahora, al mismo nivel.

Sorry Bro, Elon.


No obstante, el día que Tesla lance un servicio de taxis autónomos, también os lo contaremos. 


Saludos



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La nueva carrera espacial ya tiene un primer ganador: SpaceX

Había una carrera espacial y no nos habíamos enterado.


Así es, y no solo hay una.

La primera carrera espacial fue anunciada a bombo y platillo por el presidente Kennedy, había que llegar a la Luna antes que la URSS y demostrar el poderío económico y tecnológico a todo el mundo, para ayudar a los indecisos a elegir bando en la guerra fría. 

Ahora hay dos carreras espaciales que son un poco más desconocidas:
  1. La carrera por volver a la Luna, que esta vez será entre EEUU y China y también será un escaparate político, para mostrar si EEUU sigue siendo la primera potencia tecnológica y económica o si por el contrario a partir de ahora lo será China.
  2. La carrera espacial privada. Aquella que decidirá que compañía privada será la capaz de sacar el mayor rendimiento al espacio: Acceso a la órbita terrestre, turismo espacial, minería de recursos espaciales, colonización de nuevos mundos etc.
Y en esta carrera espacial privada es donde SpaceX golpeó primero al ser la primera compañía privada en poner un satélite en órbita y ahora refuerza su posición al ser la primera compañía privada en poner astronautas en órbita.
SpaceX ha mandado dos astronautas a la ISS con una capsula Dragón usando un cohete re-utilizable Falcon 9 y todo (trajes, capsula, cohete) diseñado y desarrollado por SpaceX.
Lanzamiento del cohete Falcon 9 desde Cabo Cañaveral, el 30 de mayo de 2020

La Estación Espacial Internacional (ISS para lo amigos) no es nueva en este blog, ya hablamos de ella en una ocasión. La ISS es un gran laboratorio internacional, donde se realizan investigaciones de todo tipo y en donde participan las 5 mayores agencias espaciales: NASA (Estados Unidos), Roscosmos (Rusia), ESA (Europa), JAXA (Japón) y CSA (Canadá).

Aunque es un esfuerzo internacional, mucha gente piensa que la ISS es de la NASA, porque son ellos los que han tenido más astronautas allí. Pero a pesar de ser los que más astronautas mandan no son capaces de mandarlos ellos mismos.

¿Por qué la NASA no envía sus propios astronautas?

Si no eres muy joven recordarás el Space Shuttle. El Space Shuttle era una nave parcialmente reutilizable que fue utilizada por los Estados Unidos entre 1981 y 2011. Estaba formada por tres cohetes Aerojet Rocketdyne RS-25 gigantescos y el orbitador, que era la parte re-utilizable de la nave. El orbitador volvía del espacio y aterrizaba triunfalmente en la tierra como un avión, al menos en teoría.

Se construyeron 6 orbitadores: Enterprise (de pruebas, nunca se llegó a utilizar), Columbia, Challenger, Discovery, Atlantis y Endeavour. Y dos de ellos tuvieron un fatal desenlace: El Challenger explotó al despegar el 28 de enero de 1986 y el Columbia explotó al ingresar en la atmósfera el 1 de febrero de 2003. Hubo 7 víctimas en cada uno de los accidentes. Y esta fue una de las causas por las que dejó de utilizarse. 

La explosión del columbia.
El Space Shuttle no era especialmente inseguro: 1 fallecido por cada 56 personas puestas en órbita frente a 1 fallecido por cada 63 personas puestas en órbita que es el ratio de la Soyuz. No obstante, el coste desorbitado, las expectativas incumplidas en cuanto a las capacidades de la nave y la mala opinión pública, debida a que los accidentes fueron televisados y conmovieron a la nación, hicieron que el programa Space Shuttle se cancelara. 
El último vuelo del transbordador correspondió al Atlantis para la misión STS-135 que transportó 4 astronautas a la Estación Espacial Internacional. Poco después el Atlantis fue retirado y puesto en exhibición en el Centro Espacial Kennedy, en Florida. 

Si la NASA no puede mandar astronautas al espacio, ¿Quién lo hace?

Desde que la NASA finalizó el programa Space Shuttle ha confiado exclusivamente en Rusia para trasladar astronautas a la órbita terrestre. Ya antes de retirar el Space Shuttle ya habían pagado algún viaje a los rusos.

Desde 2006 hasta 2019, la NASA ha comprado 65 asientos, en la Soyuz a Rusia por aproximadamente 3.9 mil millones de dólares. No estamos hablando de cuatro duros.

La Soyuz es un cohete ruso, capaz de poner astronautas en órbita que lleva décadas casi sin actualizarse.

Pero el problema no es únicamente el económico, la NASA desconfía de Roscosmos (la agencia espacial Rusa), debido a la falta de transparencia con la que trabajan.
En agosto de 2018, la Soyuz empezó a perder aire en cuando se acopló a la ISS. Al parecer la nave tenía un agujero, el control de tierra detectó la pérdida de presión y los astronautas hicieron un paseo espacial para localizarlo y arreglarlo. Por si no fuera un problema suficientemente grave, Roscosmos se negó a aclarar las circunstancias, en un primer momento dijeron que podría haberse debido al impacto de un micro-meteorito o basura espacial, pero las fotos de los astronautas muestran raspaduras, que indican que alguien pudo haber intentado perforar la nave a propósito. Otras teorías apuntan a un defecto de fabricación. Tanto el defecto como el sabotaje son dos noticias pésimas. No se sabe realmente que pasó y el secretismo de los rusos hizo que las relaciones con la NASA no pasen, ahora mismo, por su mejor momento. 

El agujero de la Soyuz. Tan pequeño, pero a la vez tan peligroso.

Sin duda, uno de los apartados más cruciales para la futura conquista del espacio (y la guerra fría entre EEUU y China), es la posibilidad de llevar y traer de vuelta de manera segura a los astronautas y resulta que actualmente USA no es capaz de hacerlo. EEUU que es el país que más invierte y que quiere ganar la conquista del espacio no puede enviar astronautas.

Esto tenía que cambiar.

El  Commercial Crew Program 

EEUU no tenía forma de mandar astronautas al espacio por si mismos. Pero hay algo que EEUU tiene y que no tiene ningún otro país del mundo: las empresas líderes de la industria aeroespacial.

Así que para la vuelta al espacio EEUU no pensó solo en la NASA, sino que desarrolló el Commercial Crew Program un programa conjunto entre la NASA y empresas privadas, con el objetivo de crear la tecnología necesaria para enviar astronautas a la ISS. El programa sería abierto a todo el mundo, las empresas harían sus propuestas, la NASA evaluaría los proyectos, elegiría los ganadores y soltaría la pasta.

El programa comenzó en 2011 y durante dos años múltiples empresas presentaron sus propuestas: ahí estaba Blue Origin de Jeff Bezos (el fundador de Amazon), estaba SpaceX (de Musk) y otros. Finalmente, en septiembre de 2014 Boeing y SpaceX fueron seleccionados, recibieron los millones acordados y se pusieron manos a la obra: comenzaba la carrera por ser la primera compañía privada en lanzar astronautas.

Por un lado Boeing, una empresa líder en la fabricación de aviones, satélites y material militar, que durante décadas ha sido de las más admiradas de la industria americana y que ahora no está pasando su mejor momento. A los accidentes mortales del 747 MAX se unió el tema del coronavirus. Con las restricciones a los vuelos muchas aerolíneas están al borde de la quiebra y están cancelando o incluso devolviendo aviones a Boeing. La que era niña bonita de la industria estadounidense ahora se encuentra asfixiada económicamente.

Por otro lado SpaceX, la empresa de exploración espacial de Elon Musk. Una empresa que frente a Boeing tiene 90 años menos y una fracción de los empleados, el dinero o valor bursátil, de hecho, SpaceX todavía no cotiza en bolsa.

Boeing vs SpaceX

Ahora ya sabemos todos que SpaceX se ha llevado el gato al agua, pero la carrera no ha estado exenta de emoción.

Lo primero que hay que decir es que técnicamente las dos empresas han perdido, ¡¡¡¡El primer vuelo tripulado estaba previsto para 2015!!! 

Aunque siendo francos, la financiación de la NASA era totalmente insuficiente para cumplir esos plazos, que se han retrasado casi 5 años.

¿Cómo hemos llegado hasta aquí?

Repasemos:

En el día 2 marzo de 2019 se produjo la misión Demo-1 de SpaceX, una nave no tripulada (no tripulada por personas, pero con un maniquí y un globo hinchable muy chulo) se lanzaba y un tiempo después llegaba a la ISS y se acoplaba correctamente. WoW todo pintaba fenomenal.

La llega del maniquí a la ISS. No era una muñeca hinchable con traje de astronauta, no seáis guarros.


Pero las alegrías durarían poco, la misma capsula explotó el 20 de abril en un ensayo, ojo al pepinazo que mete.



La NASA estaba preocupada con esa explosión y obligó a SpaceX a realizar otro ensayo del sistema de emergencia. Llegaba la oportunidad para Boeing, tenían la opción de ponerse en cabeza.


Los de Boeing no habían estado libre de contratiempos, habían ido superando por los pelos los test que imponía la NASA. Realizaron un test, simulando un accidente durante el lanzamiento, en este test solo funcionaron 2 de los 3 paracaídas de emergencias, pero bueno, aprobado raspado.

Llegamos a diciembre de 2019, estamos más o menos empatados, SpaceX ha conseguido acoplarse en la ISS de forma no tripulada, pero luego la nave estalló y les obligaron a repetir algunos test. Boeing está a punto de intentar llegar a la ISS sin tripulación.

Era el momento clave y Boeing dijo adiós a ganar la carrera. La capsula tuvo un error en su reloj interno, lo que ocasionó que se desorientara, acelerase cuando no tenía que hacerlo y acabase gastando su combustible sin poder llegar a la ISS.

La cápsula Starliner de Boeing, en diciembre de 2019, por un fallo de cálculo no alcanzó la órbita esperada y volvió a la tierra sin cumplir su misión.
Nos plantamos en enero de 2020 y SpaceX tiene que realizar un test para probar que su capsula puede salir sana y salva en caso de que se produzca un error en el lanzamiento. El cohete "fingió" un error en el momento más critico, pero la capsula encendió sus cohetes y se puso a salvo, éxito rotundo.



El resto es historia.

El pasado 27 de mayo, los astronautas Douglas G. Hurley y Bob Behnken, ataviados con unos trajes espaciales que parecían sacados de una película de Marvel, eran llevados en un Tesla último modelo hasta un cohete Falcon 9, de más de 20 pisos de altura y con una CrewDragon en su parte superior.

Empiezan a bombear el combustible al cohete, se realizan todas las preparaciones, comienza la cuenta atrás y ... CANCELADO. 

El mal tiempo no permite el lanzamiento, la historia tendría que esperar.

Se re-programa el lanzamiento al 30 de mayo SpaceX.

Comienzan otra vez los preparativos, máxima tensión, esta vez el tiempo es mucho mejor y el cohete se lanza con éxito. Pero bueno, tranquilos, que aún pueden pasar muchas cosas. El cohete asciende a toda leche, alcanza los 10 kilómetros por segundo. Llegado el momento se desprende la primera fase, que vuelve solita a la tierra y aterriza en un barco de SpaceX, primer éxito. Pero la cápsula aún no ha llegado a la ISS, faltan 16 horas de tensión hasta llegar a la ISS y una vez allí nos esperan 3 horas hasta que desembarquen los astronautas.

¿Cómo puede tardar tanto esto? Bueno, pues el nombre de la misión era Demo 2, es decir, es una misión de prueba, así que hay muchos experimentos que hacer y muchas cosas que comprobar. Primero se probó el acoplamiento de manera manual, que si con la pantalla, que si con los joystick, luego de manera autónoma, como si de un coche aparcando solo se tratase. Después resulta que la tripulación de la ISS no ha colocado bien la cámara para inmortalizar el momento, la espera se hace larga, comienzan las apuestas, ¿Quién será el primer astronauta en entrar en la ISS? ¿Será Bob? ¿Será Douglas o Dog para los amigos?, ¿Será el dinosaurio de peluche que llevan de mascota?, ¿Será Elon Musk que había estado escondido todo el rato en la trampilla de los desechos orgánicos?

Al final fue Bob, éxito rotundo de la misión, aunque no sabemos que pasó con el dinosaurio.



 Espero que os haya gustado la contextualización de la noticia espacial del año.





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Referencias 

https://techcrunch.com/2020/05/30/spacex-makes-history-with-successful-first-human-space-launch/
https://www.nytimes.com/2008/12/31/science/space/31NASA.html 
https://www.airspacemag.com/daily-planet/spaceflight-safety-shuttle-vs-soyuz-vs-falcon-9-134341766/
https://www.lavanguardia.com/ciencia/20190920/47490028980/nave-soyuz-rusia-agujero-secreto-misterio.html
https://danielmarin.naukas.com/2018/09/04/la-despresurizacion-en-la-iss-fue-causada-por-un-defecto-de-fabricacion-de-la-soyuz/
https://en.wikipedia.org/wiki/Commercial_Crew_Program

En contra de las gráficas de medios de comunicación sobre COVID-19

En contra de las gráficas de los medios de comunicación sobre el COVID-19

Saludos Curiosos!!!

Volvemos a tratar el tema más importante del momento: El coronavirus SARS-COV-2 que ocasiona la enfermedad conocida como COVID-19. 

El título de esta entrada es provocador, pero no me gustaría que se tomase como un ataque, simplemente quiero compartir mis reflexiones sobre un par de gráficas que aparecen en los medios de comunicación y que a mi juicio son erróneas o inútiles en el sentido de que no representan fielmente la realidad y pueden dar lugar a conclusiones equivocadas.

De acuerdo a los teóricos de la visualización:
El objetivo principal de la visualización de datos es comunicar información o ideas complejas de forma clara, precisa y eficiente, de forma que ayude a los usuarios a analizar y razonar sobre datos y evidencias. [inlab.fib.upc.edu]

Por lo tanto, el objetivo de las gráficas tiene que ayudar a analizar la situación, en este caso nos debe ayudar a comprender la situación actual y nos debe ayudar a comprender si estamos mejor o peor que antes.

Voy a hablar de (1) la gráfica apilada de casos, recuperados y muertes y de (2) la gráfica de incremento de casos, a mi juicio la peor es la segunda, pero empiezo por la otra para aclarar algunos términos que voy a usar más adelante.

Gráfica apilada de casos, recuperados y muertes.

Esta gráfica aparece en TODAS las emisiones del programa de RTV1 "Coronavirus última hora" que se emite de de lunes a viernes de 13:00 a 15:00.

Esta gráfica es una gráfica de área apilada, que en el eje x tiene los días y en el eje y acumula los fallecidos (en rojo), los recuperados (en verde) y los contagiados (en amarillo), apilando los datos de las tres cifras..

Como se puede ver en las imágenes de un poco más abajo, es una gráfica tan alta que hasta tiene que hacer una especie de "travelling" hacia arriba para mostrarla entera.

El fallo de esta gráfica es el siguiente: magnifica el número de casos a medida que pasa el tiempo

Y la razón es la siguiente: Cuando una persona pasa a formar parte del grupo de "recuperados" o "fallecidos" aparece representada de manera doble, puesto que se representa tanto en "contagiados" como en "recuperados" o "fallecidos".

Esta es una gráfica que es más engañosa a medida que pasa el tiempo. En el momento final de la epidemia cuando todo el mundo esté recuperado y varios miles de personas hayan tristemente fallecido, todas las personas estarán representadas dos veces.

Primera parte de la gráfica, que es tan alta que no cabe ni en la pantalla del televisor.

La imagen va haciendo travelling y zoom a la vez que muestra los datos en la parte izquierda.

Como novedad incorporaron los datos desglosados por comunidades, que tienen el mismo efecto.

¿Cuales serían las alternativas y por qué son mejores?

En todas estas gráficas en las que se muestran de manera conjunta fallecidos, recuperados y casos positivos en mi opinión son recomendables dos aspectos:
  • Considerar casos activos en lugar de considerar casos totales:  Al incluir en la gráfica los recuperados y los fallecidos, si consideramos casos totales en lugar de casos activos estamos incluyendo a la misma persona dos veces. Ademas, queremos que la gráfica muestre la situación actual de gravedad de la epidemia y eso se muestra con los casos activos, que son los casos que pueden infectar o que pueden llegar a fallecer.
  • No apilar: Apilando magnificamos el efecto. Una persona ya recuperada no representa ningún riesgo para los demás y no tiene riesgo de llegar a fallecer. No queremos que las cifras de recuperados magnifiquen el efecto de los casos activos.
Veamos dos ejemplos de gráficas más correctas, el primero es con los datos reales a fecha de hoy a nivel de España. La gráfica es de Activos, Fallecidos y Recuperados y no se encuentra apilada. 

Se aprecia mucho más clara la tendencia que siguen cada una de las curvas, podemos ver como el número de casos activos se está frenando, aunque todavía no hemos llegado al pico y vemos como los recuperados se aceleran levemente.
Gráfica de áreas no apilada de activos, recuperados y fallecidos a nivel nacional. Elaboración propia a partir de datos del Instituto de Salud Carlos III.

En algunas comunidades la gráfica es aún más interesante. La siguiente es con los datos de Islas Baleares, una de las comunidades que mejor lo está haciendo. Con esta gráfica vemos claramente como se alcanzó el pico de casos activos el 31 de marzo y desde entonces está bajando. 

El 7 de abril el número de recuperados superó al número de activos, esto es importante, aunque los datos reales (imposibles de saber) sean mayores que los oficiales, la proporción entre ambas variables si que se mantiene. A partir del 7 de abril, cualquier persona con la que interactuemos en la calle, en Islas Baleares tiene más posibilidades de ser inmune que de ser infecciosa.

Con esta gráfica se aprecian mejor este tipo de cosas.
Gráfica de áreas no apilada de activos, recuperados y fallecidos en Islas Baleares. Elaboración propia a partir de datos del Instituto de Salud Carlos III.

Hemos visto que con los datos de Islas Baleares y la gráfica correcta se aprecian varias cosas interesantes, vamos a ver que pasa con la gráfica "mala".
Si hacemos la gráfica de la misma manera que el programa de RTVE no somos capaces de sacar ninguna conclusión, ni rastro del pico en el número de personas activas, ni rastro de cuando el número de inmunes supera a los contagiosos, ni rastro de nada.

Gráfica apilada de contagios, fallecidos y recuperados (la mala), con los datos de Islas Baleares. Elaboración propia a partir de datos del Instituto de Salud Carlos III.


La gráfica del incremento de casos

Aquí viene lo peor, esta gráfica se usa continuamente por absolutamente todos los medios de comunicación, aunque si tenemos que nombrar a alguien especialmente aficionado a la gráfica ese es Ferreras, del programa ARV de la Sexta. Ferreras puede pasarse literalmente media hora cada día hablando de una gráfica que no representa nada, como argumentaré a continuación.

Captura del programa de Al Rojo Vivo con la gráfica de incremento de casos.

 ¿Qué muestra esta gráfica?

Esta gráfica muestra el porcentaje de nuevos casos con respecto al total de casos acumulados.

Incremento = (Nuevos Casos / Total de casos) * 100.

¿Por qué no vale para nada esta gráfica?

En esta gráfica el denominador siempre va a crecer a una velocidad mayor que el numerador. Puesto que el denominador es un sumatorio de los nuevos casos de todos los días desde el comienzo de la serie.

Debido a lo anterior, la gráfica siempre va a tener una tendencia descendiente independientemente de lo buena o mala que sea la situación real.

Al usar el número total de casos y no los casos activos (que son las personas que pueden contagiar) tampoco nos da una idea de la tendencia que está teniendo la tasa de contagios o R0.

Todo controlado, el incremento de casos está bajando.

La gráfica de incremento de casos es mala porque:
  • Nos hace creer que la situación mejora y que el número de casos activos es menor, cuando puede ser al contrario. 
  • Nos hace pensar que la tasa de contagio baja, cuando puede ser todo lo contrario.
  • No nos da ninguna información útil como por ejemplo saber si hemos alcanzado el pico de la tasa de contagios.

Ejemplos prácticos que demuestran que la gráfica de incremento de casos no representa nada.

A continuación muestro los datos de unas epidemias hipotéticas, generadas con el modelo SIR y unos parámetros para R0, beta y gamma como los que aparecen en el título de las figuras.

Epidemia 1: Suavecita.

Tenemos una isla, con 1000 habitantes y hay inicialmente un contagiado. La epidemia se reproduce con un R0 = 1.5. Cada infectado contagia a 1.5 personas de media.

En aproximadamente 110 días se llega al pico de casos activos, que son 64 personas (no tengo ojo milimétrico, es que he mirado el código, ventajas de hacer la simulación yo mismo, no os preocupéis que debajo tenéis un link al código.)


La gráfica de casos tiene una saludable tendencia descendente, partiendo poco más de un 10% hasta llegar casi a 0.
Epidemia 2:Jodidilla

Otra Isla, también 1000 habitantes, un infectado y un gobierno más torpe que no pone a tiempo las suficientes medidas de contención, no tiene EPIS para los médicos, hace pocos tests, etc etc. La tasa de contagio es de 2.5 (cada infectado contagia a 2.5 personas). 

La cosa se pone mucho peor, para el día 43, más del 20% de la población está infectada, muchos de ellos ingresan en hospitales, necesitan respiradores, no hay para todos y muchos fallecen (no se de que me suena esto).


Ahora miramos la tabla de incremento y joder, es incluso mejor, el incremento de casos parte de un 20% pero baja mucho más deprisa y mucho antes.

¿Como es posible?
El incremento de casos se calcula poniendo en el denominador el total de casos, así que si la epidemia fue muy virulenta al principio (el gobierno no fue previsor y la cagó) esta gráfica desciende muy rápidamente, por el total acumulado de casos es muy alto.

La gráfica favorece a países que lo han hecho mal, es la anti-gráfica. Las peores situaciones aparecen como mejores. 

¿Cuales serían las alternativas y por qué son mejores?

Veamos los datos de Islas Baleares, que son de los mejores de España en el momento de escribir el blog. Realmente no vemos nada.

Gráfica de incremento de casos (la mala), con los datos de Islas Baleares. Elaboración propia a partir de datos del Instituto de Salud Carlos III.
Una alternativa mejor es la gráfica de incremento/decremento de casos activos.

En cada día se calcula la diferencia de activos (Δ Activos), que puede ser positiva si hay más casos activos o negativa, si hay menos, partido por el total de casos activos. Los nuevos casos solo pueden ser positivos o cero, nunca negativos.

Porcentaje de Incremento/Decremento de casos activos = (Δ Activos / Casos activos) * 100

Esta gráfica es muy interesante porque cuando corta el 0 significa que hemos llegado a un pico en el número de contagios. El pico de contagios activos es interesante, porque es el momento en el que tenemos más posibilidades de cruzarnos con un inmune que con un contagioso, es cuando el tema empieza a mejorar.

La gráfica puede cortar el 0 varias veces, porque a veces se trata solo de un máximo local y al cabo de varios días se produce el pico absoluto.
Gráfica de porcentaje de incremento/decremento de activos (la buena), con los datos de Islas Baleares. Elaboración propia a partir de datos del Instituto de Salud Carlos III.
La información de la gráfica se puede mejorar. En la gráfica anterior no sabemos si la mejora se debe porque hay menos contagios o porque hay más curaciones. 

Se pueden representar por separado el cambio en los activos (más o menos activos respecto al día anterior) y el cambio de los no-activos (más o menos recuperaciones respecto al día anterior).

Cuando la línea verde se encuentra por encima de la amarilla es cuando empezamos a tener más recuperaciones que nuevas infecciones. No solo vemos el pico, sino que vemos si es por un descenso de contagios o por un aumento de recuperaciones o ambas cosas a la vez.
Gráfica de incremento/decremento de activos y no activos (aún mejor), con los datos de Islas Baleares. Elaboración propia a partir de datos del Instituto de Salud Carlos III.

Conspiraciones y especulación

Parece que está claro que la gráfica de incremento de casos no sirve para nada, la cuestión entonces es ¿por qué se usa?.

Aquí no puedo hacer otra cosa que especular, mi opinión es que se usa intencionadamente a sabiendas de que es inútil e induce a error. Por dos motivos:
  1. El lunes 13 de abril se tenía que volver al trabajo en aquellas profesiones no esenciales y había que transmitir la idea de que la situación estaba mejorando mucho y muy bien.
  2. La gráfica de incremento de casos no permite ver el pico de casos activos. El presidente y varios ministros nos llevan diciendo que estamos llegando o que hemos llegado desde hace semanas y claro eso es muy fácil de ver que es falso si se usa la gráfica adecuada. En la siguiente gráfica se ven en porcentaje el incremento/decremento de casos activos a nivel de España. La gráfica no corta el 0 en ningún momento. A día de publicación del blog no se ha llegado al pico de casos activos en España, por mucho que nos digan desde hace semanas que si. Cada día que pasa sigue habiendo más personas con la enfermedad en curso y que pueden contagiar. Sería un insulto a los espectadores decir que se está llegando al pico. mientras vemos una gráfica muestra que no, por eso mejor usar gráficas que no permiten detectarlo. No os preocupéis que después de pasar el pico igual si que se usan.
Pero claro, esta es solo mi opinión, que cada uno llegue a sus conclusiones. Como dato curioso, las versiones "correctas" de las gráficas si que aparecen en webs académicas, técnicas o científicas, pero no son frecuentes en los medios de comunicación.
Gráfica de porcentaje de incremento/decremento de activos (la buena), con los datos de España. Elaboración propia a partir de datos del Instituto de Salud Carlos III.



Si quieres saber más sobre el modelado de epidemias puedes consultar la entrada anterior del blog aquí o puedes leer el libro Las matemáticas vigilan tu salud: Modelos sobre epidemias y vacunas (El Café Cajal). Amazon (aunque hablo de el mucho, no es mio, no es SPAM no os preocupeis).

Los datos de las gráficas del modelo SIR se han generado utilizando código del siguiente tutorial.




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Las matemáticas del coronavirus. Parte 2. El Modelo SIR. Aplanar la curva

Saludos Curiosos!!

En una entrada anterior vimos porque la crisis del coronavirus COVID-19 ha sido tan difícil de prever para algunos gobiernos. Una epidemia se puede descontrolar muy fácilmente, pero los epidemiólogos tienen técnicas para predecirlas, una de esas técnicas es el modelo SIR, trata de predecir los infectados que va a haber en un determinado momento.

Los políticos hablan de la curva continuamente, hablan de la curva en todos los programas de televisión, hay hashtags en twitter y el otro día bajé a comprar el pan y la panadera me dijo que a ver si aplanábamos más la curva, que ya tocaba.



La idea de la curva o el pico de contagiados es sencilla pero aún así hay muchos medios que lo explican mal.

La curva representa el número de contagios activos, es decir descontando aquellos que se han recuperado o que han fallecido y el pico de curva se alcanza cuando el número de recuperados + fallecidos diarios supera al de nuevos infectados.

Vamos a ver esto en https://www.worldometers.info/coronavirus/ la famosa página web que nos permite hacer el seguimiento de todos los datos públicos sobre la incidencia del coronavirus.

Vamos a meternos en Corea del Sur, que ya llegó al pico de la curva hace un tiempo y se aprecia claramente.

Casos activos en Corea del Sur https://www.worldometers.info/coronavirus/country/south-korea/
Se puede ver como en Corea del Sur se alcanzó el pico de contagiados activos el día 11 de Marzo y desde entonces el número de contagiados que había en el país ha ido descendiendo.

Justo abajo tenemos los nuevos contagios diarios.
Nuevos casos en Korea del Sur.
Se ve como el pico de nuevos contagios diarios alcanzó su pico el 3 de Marzo, una semana antes que el pico de contagiados, pero en realidad el pico de nuevos contagiados no nos dice nada, puesto que su diferencia temporal con el pico de contagios activos no es fija.

Por eso en España y en otros países nos parece que hemos estado llegando al pico todos los días desde hace 2 semanas, porque los medios a veces se referían a otra cosa.

La importancia de la curva de contagiados.

La idea básica de por qué es importante la curva de contagios la tenemos todos: El COVID19 no es letal, pero si todo el mundo se pone enfermo al mismo tiempo no se les puede atender adecuadamente, así que hay que intentar extender los contagios en el tiempo.

Pero veamos un poco más acerca de como se puede estimar o predecir esta curva, para luego fardar de erudición con los colegas en el bar digo en Whassap. 

El Modelo SIR

Es el modelo más sencillo para predecir como se propaga una epidemia en una población.
Población de individuos y como transicionan de un grupo a otro.
Cuando hablamos de epidemias, en una población podemos clasificar a los individuos en 3 grupos:
  1. Susceptibles: Son aquellas personas que pueden contagiarse porque no son inmunes. En el dibujito de arriba son los muñecos de color blanco.
  2. Infectados: Son aquellas personas que ya han contraído la enfermedad y que estarán enfermos durante una temporada y durante ese tiempo pueden contagiar a los demás. En el dibujo son los de color negro.
  3. Recuperados: Son las personas que ya se han curado y ya no pueden contagiar a nadie ni tampoco volver a contagiarse. En el dibujo están en color gris.
El número de personas susceptibles en un determinado instante de tiempo (por ejemplo el día 1 de Mayo de 2020) se denomina S(t). El número de infectados es I(t) y el de recuperados es R(t).
S de Susceptibles, I de Infectados, R de Recuperados, de ahí viene el nombre SIR, los epidemiólogos son gente muy seria y no anda perdiendo el tiempo inventando nombrecitos.

Este es el modelo más básico, aquí no nace ni muere nadie, ni hay otros grupos distintos de ser susceptible, infectado o recuperado. Luego hay otros modelos más sofisticados como el SIR-v que incluye vacunas, el SEIR que divide Infectados en Expuestos e Infecciosos (porque no siempre un infectado es capaz de infectar a otros desde el primer día) y muchos más que a medida que se aproximan más a la realidad se vuelven más complicados y añaden más conceptos y más parámetros.

¿Cómo funciona el modelo SIR?

En este modelo tan sencillo, el número de personas es siempre constante. Ni nacimientos, ni defunciones, ni viajes, ni nada. Lo único que puede ocurrir es que una persona cambie de grupo.

Y precisamente lo que hace el modelo es tratar de predecir como las personas se van moviendo de un grupo a otro.

Vamos a suponer que las personas Susceptibles, Infectadas y Recuperadas se encuentran mezclados uniformemente, que es lo que suele ocurrir cuando el gobierno no hace test masivos a toda la población (salvo con enfermedades como el sarampión que son muy visibles).

Como es una mezcla uniforme, todos los susceptibles tienen las mismas probabilidades de infectarse.

Si cada vez que un susceptible y un infectado se encuentran se produce una infección entonces solo puede ocurrir una cosa: con el tiempo el número de susceptibles desciende y el número de infectados aumenta.

El número de contagios, en cada instante de tiempo, es proporcional tanto al número de infectados como al número de susceptibles y esto lo podemos ver muy claro en las dos situaciones extremas:
  • Cuando en un país solo hay 1 infectado y todos los demás son susceptibles el número de nuevos contagios es muy pequeño, solo se pueden contagiar las pocas personas que tengan la mala suerte de cruzarse con el único infectado del país.
  • Cuando casi el mundo está contagiado el número de nuevos contagios también es muy bajo, porque solo se pueden contagiar las pocas personas susceptibles.

Hasta aquí bien, solo hemos usado el sentido común, pero falta algo, no todas las enfermedades se transmiten con la misma facilidad. Por eso se introduce un parámetro β (beta) que indica la tasa de transmisión.


El post está quedando un poco largo, descansemos un rato.


Resumen hasta el momento

El número de personas permanece constante, un susceptible se contagia al entrar en contacto con un infectado y además un infectado puede infectar a muchas o pocas personas según sea β, la transmisibilidad.

Solo falta una cosa, saber como varía el número de recuperados.

El número de nuevas recuperaciones va a ser proporcional al número de infectados activos. Cuando hay muchos infectados se producen muchas recuperaciones nuevas y viceversa. Esta vez también tenemos que añadir un parámetro nuevo γ (gamma), que índica la probabilidad de que un infectado pase a recuperado.

Las formulas diferenciales del modelo SIR

¿Cómo evoluciona la curva de contagios?

Como hemos estado viendo tenemos 3 tipos de ciudadanos: Susceptibles, Infectados y Recuperados.

La tasa de transmisión β (beta) afecta a como de rápido crece el número de Infectados activos (descendiendo el número de Susceptibles) y la tasa de recuperación γ afecta a como de rápido crece el número de Recuperados y desciende la de Infectados.

El número básico de reproducción o R0 es igual β/γ. Este número indica a cuantas personas puede contagiar a un infectado antes de curarse. Siempre que este número sea mayor que 1 tenemos un problema, sobre todo cuando no existe vacuna ni tratamiento conocido. Cuando aparece una nueva enfermedad que tiene un R0 mayor que 1, la OMS se dedica a alertar a los distintos países, que a veces se preparan y a veces no.


Para resolver el modelo SIR (y predecir el número de infectados futuros) hace falta recurrir a las ecuaciones diferenciales, pero no os asustéis porque hay algunas páginas web que las resuelven por nosotros. Como por ejemplo http://www.public.asu.edu/~hnesse/classes/sir.html


Veamos un primer ejemplo.  Una enfermedad super cabrona en la tasa de transmisión es 10 veces superior a la tasa de recuperación (R0 = 10). Partiendo de un 1% de infectados en poco tiempo el 60% de la población está infectada al mismo tiempo. La línea azul es la cantidad de infectados en cada momento, casos activos.

Ahora vamos a ver como representar el COVID-19 en España de manera realista.

La tasa de recuperación (gamma) es 1/ (número medio de días que dura la infección). Si el número medio de días es 24, tenemos un gamma de 0.041666.

El valor de R0 no está claro, vamos a poner que R0 es 2.6 tal y como dicen algunos estudios. Y como sabemos que R0 es beta/gamma, llegamos a la conclusión que beta es 0.108333.

Metemos 47 millones de personas de susceptibles, 1000 infectados (que son los que teníamos el 9 de Marzo) y le damos al botón.



Nos sale que a los 150 días tendríamos 10 millones de infectados al mismo tiempo (no acumulados, como solemos ver en las estadísticas, sino al mismo tiempo), es decir, casos activos.

Si un cierto porcentaje de estos infectados necesita tratamiento médico estamos jodidos.


¿Cómo se modifican los parámetros?

El parámetro γ (gamma) depende del número de días que está una persona infectada, como no existe tratamiento no podemos hacer nada aquí.

El parámetro β de una enfermedad no es fijo, depende de τ (tau) que es la transmisibilidad del virus y de c que es la tasa de contacto.

La transmisibilidad del virus depende de cosas como si se transmite por el aire, cuanto dura en una superficie etc. Factores que dependen de la morfología del virus, si es pequeño puede transmitirse por el aire, si su capsula es resistente puede aguantar más tiempo fuera de un cuerpo etc.

La τ o transmisibilidad del virus puede verse afectada por cuestiones climáticas, como la temperatura o la humedad del aire. En el caso del COVID-19 hay expertos que dicen que puede descender con el calor, pero no hay nada confirmado.

La tasa de contacto depende de la frecuencia en la que un susceptible se encuentra con un infectado. Depende de la densidad de población, del estilo de vida (cariñoson o rancio) de los habitantes etc. Por eso la enfermedad no está afectando igual a todos los países.

En esta caso si que podemos actuar para disminuir la tasa de contacto:
  • Juntandonos menos personas, por ejemplo nada de ir a conciertos, manifestaciones o mítines políticos.
  • Suspendiendo clases.
  • Reduciendo la actividad económica a lo esencial.
  • ...
Imaginemos que conseguimos bajar el R0 a la mitad respecto al último ejemplo.
Tendríamos una R0 de 1.3 que se corresponde con una beta de 0.05416.

Ejecutamos la simulación con los mismos datos y el resultado no tiene nada que ver.

Tardaríamos casi dos años en alcanzar el pico máximo de contagios, que apenas sería de 50.000 casos a la vez. Y realmente nunca llegaría a ser tal, dado que en 2 años si que habría vacuna y tratamiento.

En el caso de España, después de 3 semanas de confinamiento hemos conseguido que R0 baje de 1, lo que nos da una curva aún más plana.

¿Entonces que pasa con el pico?

Íbamos camino de tener la primera curva, pero con las medidas de confinamiento impuestas el número básico de reproducción o R0 ha caído bruscamente.

Una epidemia real no es como en los modelos matemáticos, a cada nueva medida tomada por un gobierno los valores cambian, por eso la curva de contagios real de un país no es fácil de predecir, pero la podemos ver en Wordometers.

Si visitamos https://www.worldometers.info/coronavirus/country/spain/  podemos ver la evolución diaria de los infectados activos en España, cuando tengamos un par de días en los que esta cifra baja entonces estaremos seguros de que hemos llegado al pico de la curva.

Hasta entonces mucho ánimo.

Si te aburres puedes leer alguna entrada más de este blog.

Para hacer esta entrada y la anterior he leído un libro super interesante que se titula "Las matemáticas vigilan tu salud" y se puede conseguir en Amazon. Es un libro bastante ameno de leer donde se tratan estos temas y muchos más.




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Referencias

https://www.worldometers.info/
Hans Nesse - Global Health - SIR Model La web para simular el modelo SIR 
Wang, H., Wang, Z., Dong, Y., Chang, R., Xu, C., Yu, X., ... & Wang, Y. (2020). Phase-adjusted estimation of the number of coronavirus disease 2019 cases in Wuhan, China. Cell Discovery, 6(1), 1-8. El paper del que he sacado el R0 = 2.6,
accesible aquí.
https://es.wikipedia.org/wiki/Ritmo_reproductivo_b%C3%A1sico

Las matemáticas vigilan tu salud: Modelos sobre epidemias y vacunas (El Café Cajal). Amazon 

Las matemáticas del Coronavirus. Parte 1: La función exponencial


Saludos Curiosos!!

Aquí estoy de vuelta, ahora que tengo un poco de tiempo libre "gracias" a los confinamientos que se han decretado en mi país.

Muchos se preguntan cómo hemos podido llegar a esta situación, que afecta tanto a países gobernados por dirigentes de derechas como a países gobernados por dirigentes de izquierdas.

Pues resulta que hay una regla no escrita en Hollywood, que dice que todas las películas de desastres comienzan con un político ignorando a un experto

Hay muchos ejemplos: Tiburón, Independence Day, Jurassic Park (aquí el que ignora no es un político sino el empresario dueño del parque, pero creo que sabeis lo que quiero decir).

Pedro Sánchez (y políticos de otros países) ignorando a la OMS.

 La OMS llevaba advirtiendo de los peligros del Coronavirus desde enero de 2020, pero muy pocos políticos hicieron caso. Y la razón es muy simple: Los políticos no entienden de matemáticas (los políticos solamente saben ganar elecciones).

Voy a realizar una pequeña serie de entradas explicando algunos conceptos matemáticos clave relacionados con las epidemias y en el de hoy voy a explicar la función exponencial y en siguientes entradas explicaré otros conceptos más avanzados que a veces aparecen en los medios, pero que no se explican correctamente.

Nuestros gobernantes no han sido los primeros que no han entendido la función exponencial.

La leyenda de Sisa

Cuenta una leyenda, que hace cientos de años, había un gobernante muy poderoso en la India, se llamaba Rai Bhalit y era tan tan rico que dedicaba su vida únicamente al placer y a los entretenimientos. Había llegado a un punto en el que ningún juego le motivaba, así que ordenó a Sisa, el más inteligente de sus sirvientes que inventase uno capaz de entretenerle. Sisa se puso manos a la obra.

Pasaron los días, luego las semanas, luego los meses, parecía que Sisa no había sido capaz de inventar el juego y había desertado. El gobernante estaba que se subía por las paredes. Pero un día llegó Sisa, con un tablero y una caja llena de fichas.

- Verá señor, este es un juego que simula una batalla entre dos ejércitos y lo he inventado de manera que se puedan hacer infinidad de estrategias diferentes, para que todas las partidas sean diferentes y que nunca se pueda volver a aburrir.
- Suena interesante -- dijo el gobernante.
- Consiste en un tablero con 64 casillas, tenemos fichas blancas y negras, que mueven alternativamente, cada una con unas características diferentes, lo he llamado Ajedrez.

En los siguientes días, Sisa enseñó al gobernante a jugar al ajedrez, el juego le cautivo y quedó totalmente enganchado, así que le permitió escoger la recompensa que quisiera. Y Sisa le dijo:

- Soy un hombre muy humilde, así que me valdría con un grano de trigo por la primera casilla, dos por la segunda, cuatro por la tercera y así sucesivamente hasta el final del tablero.

Al gobernante le pareció una oferta cojonuda, estábamos hablando de granos de trigo y el era una de las personas más ricas y poderosas de la India. Mandó a Sisa a su casa y dio ordenes a otro sirviente, que era el contable oficial, para que hiciese el pago.

El pago que pedía Sisa parecía poca cosa cuando se pensaba solo en las primeras casillas.


Al cabo de unos días volvió  el contable y le dijo que no había trigo suficiente en todo el reino.

- What!!!, ¿Cómo que no hay trigo suficiente?, si era un grano por la primera casilla, dos por la segunda, cuatro por la tercera y así. ¿Me estás vacilando? -- Dijo el gobernante.

- Pues verá, amado líder, echando las cuentas resulta que sería 1 + 2 + 4 + 8 + 16 + 32 + 64 + 128 + 256 + 512 etc etc etc total que son más de 18 trillones de granos, macho.


En la segunda parte del tablero las cifras son desorbitadas.

A partir de aquí la leyenda varía, en unas versiones el gobernante se sintió estafado y mando ejecutar a Sisa y en otras le recompensa y le nombra sabio oficial.

Al gobernante de la historia le pasó como a Pedro Sánchez (España), Giuseppe Conte (Italia) o Donald Trump (EEUU).

No supieron entender que en una función exponencial las cifras se van de madre al cabo de unos cuantos pasos. Y es que en una epidemia, un infectado no identificado le puede transmitir la enfermedad a dos personas, estas dos personas a su vez a cuatro etc.

¿Cómo entender un crecimiento exponencial?

El problema con la previsión del coronavirus ha sido que el cerebro humano está acostumbrado a pensar linealmente, el cerebro ve que hemos pasado de 10 casos a 100 casos en una semana y se imagina que en la próxima semana habrá 200, pero luego la realidad es muy distinta, de repente hay miles de casos, todo el mundo necesita mascarillas, guantes, respiradores, camas etc y no se ha previsto con suficiente anticipación.

Hay campos donde también es frecuente el crecimiento exponencial, como son las finanzas o la computación.

En computación, la ley de Moore nos dice que la capacidad de computo de los ordenadores se duplica cada 18 meses. Y esto tiene implicaciones positivas, hoy en día cualquier Smartphone tiene más capacidad de cálculo que el computador de la NASA que se usó para enviar al hombre a la Luna. Una consola de videojuegos actual tiene mayor potencia que el mayor supercomputador militar de hace solo un par de décadas.  

Y en finanzas tenemos el caso del interés compuesto, que según Einstein es la fuerza más importante del universo.

Vamos a imaginarnos que tenemos 10.000 euros (o dólares), somos como Warren Buffett y conseguimos sacarle un 20% anual. Nuestro cerebro lineal se piensa que si en un año pasado de 10.000 a 12.000 entonces vamos a necesitar 5 años para pasar de 10.000 a 20.000. Pero la realidad es que en 4 años ya lo hemos sobrepasado.

En 1 año tenemos  12.000 euros.
En 2 años tenemos 14.400 euros.
En 3 años tenemos 17.280 euros.
En 4 años tenemos 20.736 euros. 

Con el número de infectados ocurre lo mismo que con las acciones, el incremento es compuesto.

La regla del 72

Los inversores tienen una regla para saber cuanto tardan en doblar su capital a partir de un determinado interés. Es la regla del 72.

Esta regla dice que el número de años que tardamos en doblar nuestra inversión es igual a 72 dividido entre el interés que ofrezca la inversión.

Así con un 1% de interés anual tardaremos 72 años en doblar nuestro dinero, pero con un 8% de interés solo tardaremos 9 años. Y no solo eso, sino que en 18 años habremos multiplicado por 4, en 27 habremos multiplicado por 8 etc. Por eso Warren Buffett se ha hecho multimillonario.



Esta misma regla se puede usar para estimar el número de infectados.

Aquí abajo hay una captura de la wikipedia, que muestra la evolución de la pandemia en Italia.

Vemos que para el 16 de Marzo de 2020 los casos estaban creciendo a un 13% diario. Si hacemos la cuenta 72 / 13 = 5.5 (aprox), así que sabemos que el número de casos se van a doblar en 5 días




Y efectivamente, así fue, en algún momento entre el 21 y el 22 de Marzo el número de casos se había duplicado.

Pero predecir epidemias no es tan sencillo

Y alguien puede decir:

- Eh, no me times, el número de infectados no puede crecer de manera exponencial, porque llega un momento que no hay tanta gente sana como para seguir infectándose a ese ritmo. Y además la gente se cura.

Y eso es verdad, las epidemias crecen siguiendo una función exponencial, pero no es todo tan simple como con los granos de trigo, los circuitos integrados de un ordenador o el dinero en bolsa.
En una epidemia tenemos al menos 3 grupos: personas que son Susceptibles de ser infectadas, Infectados y Recuperados. Es lo que se conoce como Modelo SIR, uno de los modelos básicos para predecir el comportamiento de epidemias, también en ese modelo aparece el R0 o número reproductivo, que tanto aparece ahora en las noticias. Pero eso será la siguiente entrada, que estará lista en los próximos días.

Para hacer esta entrada y las siguientes he leído un libro super interesante que se titula "Las matemáticas vigilan tu salud" y se puede conseguir en Amazon. Es un libro bastante ameno de leer donde se tratan estos temas y muchos más.




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Referencias

https://es.wikipedia.org/wiki/Leyenda_de_Sisa
https://es.wikipedia.org/wiki/Problema_del_trigo_y_del_tablero_de_ajedrez
Calculadora de interés compuesto
Las matemáticas vigilan tu salud: Modelos sobre epidemias y vacunas (El Café Cajal). Amazon 

Taxis autónomos, ahora si!

  Saludos Curiosos!! Esta vez venimos con una noticia que está pasando desapercibida a pesar de su importancia. Los taxis autónomos ya están...

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