MATEMÁTICAS Y FÍSICA

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30/10/2018

Modelización para planificar en contaminación, epidemiología o seguridad

El grupo de investigación Modelización matemático-estadística de datos espacio temporales y Minería de datos de la UJI ha desarrollado técnicas de estadística espacio temporal capaces de modelizar fenómenos complejos y predecir su comportamiento para extraer conclusiones útiles o tomar decisiones relevantes.



AUTOR: UJI

Jorge_Mateu_UJILa complejidad de muchos de los fenómenos humanos y ambientales dificulta su adecuada comprensión y la predicción sobre su evolución futura. El grupo de investigación Modelización matemático-estadística de datos espacio temporales y Minería de datos de la Universitat Jaume I de Castelló (UJI), coordinado por el catedrático Jorge Mateu Mahiques y en el que participan investigadores de disciplinas como Química, Geología o Ingeniería Informática, ha desarrollado técnicas de estadística espacio temporal capaces de modelizar fenómenos complejos y predecir su comportamiento para extraer conclusiones útiles o tomar decisiones relevantes.

 

Dichas técnicas se pueden aplicar en cualquier situación en la que se trabaje con información georreferenciada; es decir, eventos que se producen en un lugar y un tiempo conocido y de cuyo análisis estadístico se pueden inferir datos relevantes para la toma de decisiones o planificación en áreas como la seguridad ciudadana, la contaminación ambiental, la ingeniería o la epidemiología, entre otras. «La razón- explica el profesor Mateu- es que desarrollan modelos matemáticos de la predicción de cualquier fenómeno que fluctúe, que se mueva en el espacio y el tiempo».

 

En el campo de la gestión medioambiental, por ejemplo, el grupo de investigación ha diseñado un completo modelo de mapas de riesgo de incendios forestales, que incorpora tanto variables físicas como socioeconómicas con el objetivo de mejorar los mapas existentes de peligrosidad ante el fuego basados en simulaciones.

 

Así, a la temperatura, la precipitación acumulada o la velocidad del viento, se añaden otras variables como el tipo de vegetación, la proximidad de carreteras o conflictos urbanísticos existentes, lo que permite afinar la prevención de los incendios.

 

Del mismo modo, en el caso de la criminología, el análisis integrado de grandes cantidades de datos de tipología diversa (topográficos, meteorológicos, socioeconómicos, de redes sociales, etc) puede ayudar a las administraciones a identificar zonas especialmente vulnerables por lo que al crimen se refiere y, con ello, permitir un mejor aprovechamiento de los recursos destinados al mantenimiento de la seguridad ciudadana. «Es tan interesante por la policía -explica Mateu- porque, sin ver las matemáticas que hay detrás, disponen de mapas que les muestran donde es más probable que se produzca un delito y organizarse para intentar prevenirlos».

 

Las metodologías desarrolladas ofrecen distintas ventajas técnicas como el aprovechamiento de grandes cantidades de datos, que hasta ahora no era posible utilizar debido a la dificultad de su procesamiento con técnicas convencionales; la predicción de sucesos mediante su modelización, y con ello, la toma de decisiones; una amortización de la inversión en I+D+i rápida dado su bajo coste; o la adaptación a cualquier problema planteado, siempre que intervenga información georreferenciada. «Usamos el fenómeno aleatorio, el que denominamos proceso estocástico, esto nos permite modelar de forma más precisa estos tipos de fenómenos», comenta Mateu.

 

El grupo de investigación cuenta con el equipamiento y el know-how necesario para el abordaje integral de proyectos que contemplen el uso de la estadística de datos espaciotemporales; tanto desde su concepción mediante consultoría y asesoramiento técnico y científico, como durante su realización. En estos momentos, su tecnología está en fase de implementación para la Policía Nacional de Colombia y otras policías latinoamericanas.

 

En concreto, a las Administraciones Públicas les ofrece servicios en diversas aplicaciones tanto en el ámbito de la explotación de datos masivos como en la generación de herramientas de estadística espacio temporal para estudios epidemiológicos, gestión de incendios forestales, evolución de la contaminación atmosférica o prevención del crimen. Y a las empresas servicios tecnológicos para quienes necesiten explotar información georreferenciada como, por ejemplo, estudios multifactoriales de la incidencia de accidentes de tráfico y otros siniestros para las empresas aseguradoras.


DESTACAMOS

El equipo investigador forma parte de un grupo de investigación en el ámbito europeo y con diferentes ciudades de Estados Unidos y otros países latinoamericanos, donde trabajan la seguridad ciudadana con varios modelos de ciudad, adaptándose a las peculiaridades de cada una de ellas.

 

Así mismo, los investigadores forman parte de la Cátedra Eurocop de Prevención del Delito de la UJI, una iniciativa pionera en el ámbito nacional e internacional que permite aunar esfuerzos para el fomento de la investigación y la innovación en este campo, financiada por Eurocop Security Systems y en la que participa desde su creación la Policía Local de Castelló de la Plana.

 

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