CoronaSurveys, finalista del Pandemic Response Challenge


El proyecto, liderado por el investigador Antonio Fernández Anta, se encuentra entre los 48 finalistas de 17 países seleccionados en el $500K Pandemic Response Challenge patrocinado por Cognizant

 

XPRIZE, líder mundial en el diseño y operación de concursos de incentivos para solucionar los grandes desafíos de la humanidad ha anunciado, junto a Cognizant, una de las principales empresas de tecnología y servicios profesionales del mundo, que 48 equipos de 17 países avanzan en la recta final del $500K Pandemic Response Challenge. Los equipos a competición en la Fase 2 desarrollarán modelos basados en inteligencia artificial (por cortesía del socio colaborador AWS) para prescribir acciones para una forma segura de reabrir la sociedad y atenuar el impacto económico mientras se reducen los contagios por COVID-19 (fin del desafío: 26 de febrero de 2021).

Pandemic Response Challenge aspira a aprovechar el poder de los datos y la Inteligencia Artificial para habilitar a los responsables políticos, funcionarios de la salud y líderes empresariales con las ideas y orientación necesarias para implementar medidas de seguridad pública así como una entrega segura de la vacuna, maximizando su capacidad para mantener abiertas las economías locales mientras se minimizan posibles brotes del virus. Los organizadores esperan, además, que esta iniciativa hará avanzar el uso de la Inteligencia Artificial y de los datos al abordarse otros retos humanitarios. Los equipos finalistas fueron seleccionados entre 104 semifinalistas de 28 países, de acuerdo a la evaluación del jurado independiente sobre las predicciones de los equipos respecto a los índices y patrones de transmisión de COVID-19

Entre estos participantes, CoronaSurveys, liderado por Antonio Fernández Anta, Research Professor en IMDEA Networks y promotor del proyecto desde marzo de 2020, es uno de los dos únicos finalistas españoles. CoronaSurveys es un esfuerzo de colaboración por parte de varias universidades y centros de investigación, con datos sobre COVID-19 recogidos a través de encuestas anónimas y abiertas. Los resultados presentan estimaciones de la incidencia y evolución de la COVID-19 (y de las personas vacunadas, o de aquellas que no desean serlo), obtenidas de estos datos con el uso del Método Network Scale-up.

Como señala Amir Banifatemi, Director de Innovación y Desarrollo de XPRIZE: “En un plazo muy breve de tiempo, este reto ha mostrado resultados alentadores que aprovechan la Inteligencia Artificial al servicio del impacto social”.


Sobre XPRIZE

XPRIZE (xprize.org), organización sin ánimo de lucro -501(c)(3)-, es líder global en el diseño e implementación de modelos de competición innovadores para resolver los mayores desafíos del mundo. Sus competiciones en activo incluyen el $100M XPRIZE Carbon Removal, el $20 Million NRG COSIA Carbon XPRIZE, el $10 Million Rainforest XPRIZE, el $10 Million ANA Avatar XPRIZE, el $5 Million IBM Watson AI XPRIZE, el $5 Million XPRIZE Rapid Reskilling, el $5 Million XPRIZE Rapid COVID Testing, y el $500K Pandemic Response Challenge.

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DAEMON: Más allá del 5G con Inteligencia de Red


El Proyecto europeo Cuenta con la participación de 12 socios de toda Europa, y desarrollará e implementará actualizaciones de la arquitectura de la red móvil, así como una mejor acomodación de la Inteligencia de Red (Network Intelligence-NI) en futuros sistemas 6G systems, a través de una mayor adecuación de la adopción e integración de modelos de Inteligencia Artificial

 

IMDEA Networks es coordinador de proyecto aDAptive and sElf-Learning MObile Networks (DAEMON) (Inteligencia de red para redes móviles adaptativas y de aprendizaje automático), financiado por la convocatoria de tecnologías de la información y la comunicación H2020-ICT-2020-2 de la Unión Europea. Desde enero de 2021 a diciembre de 2023, el equipo de investigadores trabajará sobre la aplicación de la Inteligencia de Red a sistemas 6G, así como sobre una gestión de red totalmente automatizada, con una importante participación de la industria, incluyendo fabricantes de liderazgo mundial como Nokia y NEC Corporation y operadores líderes como Telefónica and OTE, así como pymes innovadoras como SRS, ADLINK or WINGS ICT.

6G se ejecutará por complete en diversas clases de servicios, y lo hará con un rendimiento sobresaliente: una latencia cercana a cero, con aparente capacidad infinita, y un 100% de fiabilidad y disponibilidad que harán que la infraestructura de comunicación sea de una transparencia total para las aplicaciones. Alcanzar este ambicioso objetivo supone hacer crecer la ya importante complejidad de las arquitecturas de red móvil para orquestar al instante recursos físicos y Funciones de Red Virtual (Virtual Network Functions – VNF) a través de diferentes dominios de red, en línea con las demandas variables en el tiempo y los requisitos de multi-usuario. Las tecnologías sin contacto que automaticen la operación de la red se convertirán en estándar, y el éxito de 6G dependerá en gran medida de la calidad de la Inteligencia de Red que será usada por programadores, controladores y orquestadores a través de dominios de red, y de la auténtica gestión de la infraestructura.

Aunque los modelos de Inteligencia Artificial se suelen considerar como la piedra angular para el diseño de la Inteligencia de Red, no son la mejor solución para cada acción en este sentido. A partir de la práctica habitual, DAEMON expondrá un diseño práctico del diseño de la Inteligencia de Red, identificando funcionalidades de red para las que la Inteligencia Artificial (no) es una herramienta adecuada, y diseñando modelos de ‘machine learning’ a medida que respondan a las necesidades específicas de dichas funcionalidades. Con la creación de estos modelos, DAEMON diseñará una arquitectura nativa de Inteligencia de Red ‘de extremo a extremo’ 6G que coordina completamente las funcionalidades asistidas por Inteligencia de Red.

Eficiencia y sostenibilidad

Los avances se aplicarán en entornos prácticos de red, y permitirán un rendimiento extremadamente alto al tiempo que se hace un uso eficiente de los recursos radioeléctricos y computacionales subyacentes. Además, las soluciones del proyecto tienen como objetivo reducir la huella energética de las redes móviles y aumentar su fiabilidad. En concreto, DAEMON diseñará algoritmos prácticos para ocho funcionalidades prácticas asistidas por Inteligencia de Red, y el rendimiento de los algoritmos se evaluará en condiciones reales a través de cuatro sitios experimentales, y a escala con enfoques basados en datos a partir de dos conjuntos de datos de medición del tráfico a nivel nacional, confrontados a nueve objetivos de KPI ambiciosos pero factibles.

Estos resultados serán mejorados por el desarrollo de soluciones de ‘machine learning’ adecuadamente adaptadas e integradas en los entornos de red, a través de tres objetivos técnicos:

  • Comprendiendo los límites de la Inteligencia Artificial para redes móviles: DAEMON realizará el primer análisis sistemático y crítico sobre los problemas de Inteligencia de Red que puedan resolverse adecuadamente con modelos de Inteligencia Artificial en lugar de otras técnicas.
  • Diseñando algoritmos prácticos de Inteligencia de Red con técnicas de Inteligencia Artificial altamente personalizadas: para los problemas de los Inteligencia de Red en los que la Inteligencia Artificial es una solución adecuada, el proyecto diseñará modelos a medida que respondan a las necesidades específicas de las funcionalidades de gestión de la red.
  • Diseño de una arquitectura nativa ‘de extremo a extremo’: se definirá una arquitectura nativa de Inteligencia de Red que, a partir de las tendencias actuales de estandarización, permite la coordinación de las numerosas y diversas instancias de NI desplegadas en la red, y va más allá de la orquestación centralizada para proporcionar NI directamente a nivel de VNF.

El Dr. Marco Fiore, Coordinador de Proyecto y Research Associate Professor en IMDEA Networks, destaca la importancia de este desarrollo, al que se le ha concedido una cantidad cercana a los cinco millones de euros: “DAEMON expone un enfoque innovador, controvertido y potencialmente perturbador de la gestión automatizada de las redes 6G. Mientras que los esfuerzos actuales para integrar la Inteligencia de Red en las redes móviles tienen como objetivo ajustar las soluciones de aprendizaje automático para que se adapten a los entornos de red, DAEMON pone al día el enfoque, y busca actualizar la arquitectura de la red para que soporte de forma nativa las operaciones de la Inteligencia de Red. El proyecto cuestiona la actual forma de pensar que considera modelos de Inteligencia Artificial de moda pero complejos, como las redes neuronales profundas, como las ‘balas de plata’ para todos los problemas de gestión de red; en cambio, fomenta la adaptación de estos modelos de Inteligencia Artificial al contexto de la red, así como su combinación con enfoques estadísticos, analíticos o híbridos siempre que sea pertinente”.

Una visión disruptiva que puede revolucionar la forma por la que la Inteligencia Artificial se integrará en la futura generación de arquitecturas de redes móviles, y jugará un papel clave para ayudar a 6G a encontrarse con sus muy altas expectativas. “DAEMON -subraya el Dr. Fiore- es un proyecto especialmente importante para IMDEA Networks, al ser uno de los dos proyectos ICT con fondos de la Unión Europea hasta la fecha, donde el instituto actúa como coordinador general, y el primero en el contexto del programa de trabajo H2020 ICT. Además, es el primer Proyecto bajo el paraguas de 5G PPP, (https://5g-ppp.eu/) coordinado por el instituto».

 


 

(*) Consorcio

 

IMDEA Networks Institute (Spain), NEC Laboratories Europe GmbH (Germany), Telefónica I+D (Spain), OTE (Greece), Nokia Bell Labs (Belgium), Software Radio Systems (Ireland), WINGS ICT (Greece), ADLINK Technology (France), Universidad de Malaga (Spain), IMEC (Belgium), Universidad Carlos III de Madrid (Spain), TU Delft (Netherlands).




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Las aplicaciones de control parental se comportan de manera inadecuada y suponen un riesgo para la privacidad de los niños y los padres


¿Está justificado el riesgo que suponen estas aplicaciones en cuanto a la recogida y tratamiento de datos, por el control parental para proteger a los niños?

 

 

Los investigadores Álvaro Feal (Instituto IMDEA Networks), Paolo Calciati (Instituto IMDEA Software), Dr. Narseo Vallina-Rodríguez (Instituto IMDEA Networks), Dra. Carmela Troncoso (Spring Lab EPFL), y Dra. Alessandra Gorla (Instituto IMDEA Software) han ganado el «Premio a la investigación y protección de datos personales Emilio Aced» otorgado por la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD), por el studio: «Angel or Devil? A Privacy Study of Mobile Parental Control Apps».

Las aplicaciones de control parental son utilizadas por los padres para supervisar el uso que sus hijos hacen de sus teléfonos móviles, y para bloquear el acceso a determinadas funciones. Estas aplicaciones son muy intrusivas por definición, ya que pueden rastrear las acciones y los movimientos del teléfono de los niños. Por lo tanto, el uso de aplicaciones de control parental puede tener implicaciones en la privacidad tanto de los niños como de los padres.

El estudio

Las recomendaciones existentes de los organismos oficiales (como el SIP4 de la Comisión Europea) no tienen en cuenta la privacidad, ya que solo evalúan características como el precio, las capacidades o la facilidad de uso. Para evaluar estos riesgos para la privacidad, Álvaro, Paolo, Narseo, Carmela y Alessandra se basaron en una combinación de análisis estáticos y dinámicos para estudiar un total de 46 aplicaciones de control parental.

En su trabajo, los investigadores descubrieron que casi el 75% de las aplicaciones contienen librerías de terceros que recogen datos para fines secundarios (en concreto, publicidad, redes sociales y servicios analíticos) y que el 67% de las apps comparten datos privados sin el consentimiento del usuario, incluyendo apps recomendadas por organismos públicos, como IS4K (Internet Segura For Kids del INCIBE).

También descubrieron que estas apps no eran transparentes sobre sus prácticas de recogida de datos, ya que el 80% de las aplicaciones que comparten datos con terceros no los nombran en su política de privacidad.

Conclusiones

Los investigadores han presentado el primer estudio multidimensional del ecosistema de las aplicaciones de control parental desde la perspectiva de la privacidad. Con sus resultados abren un debate sobre los riesgos para la privacidad que introducen estas aplicaciones. ¿Está justificado el riesgo que suponen estas aplicaciones en la recogida y tratamiento de datos por el control parental para proteger a los niños? Es algo que preocupa a los autores de este estudio porque la legislación actual (como el RGPD) protege el acceso a los datos de los niños sin el claro consentimiento de los padres. Así pues, ante los riesgos potenciales de este tipo de software, recomiendan a los padres que confíen en soluciones no técnicas cuando sea posible y que tengan presente la privacidad a la hora de elegir una de estas aplicaciones.

Además, los investigadores creen que los organismos públicos deberían tener en cuenta la privacidad a la hora de recomendar una determinada aplicación de control parental para concienciar y animar a los desarrolladores a seguir los principios de privacidad por defecto. Los investigadores del Instituto IMDEA Networks, Instituto IMDEA Software y EPFL destacan que es fundamental complementar las actuales iniciativas de evaluación comparativa con un análisis de seguridad y privacidad para ayudar a los padres a elegir la mejor aplicación teniendo en cuenta estos aspectos.

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El Proyecto CoronaSurveys, entre los finalistas de COVID-19 Symptom Data Challenge


Reconocimiento a meses de trabajo para estudiar la incidencia del coronavirus en tiempo real



Más de 150 investigadores y 50 organizaciones formaron parte de la convocatoria COVID-19 Symptom Data Challenge, patrocinada por Facebook Data for Good, con la participación de Delphi Group-Carnegie Mellon University (CMU), Joint Program on Survey Methodology-University of Maryland (UMD), Duke Margolis Center for Health Policy, y Resolve to Save Lives, una iniciativa de Vital Strategies.

Organizado por Catalyst @Health 2.0, el miércoles 16 se anunció la entrega del premio al proyecto DeepOutbreak (Georgiatech), durante un acto en el que participaron personalidades como los doctores Tom Frieden (presidente y CEO de Resolve to Save Lives ); Mark McClellan (director del Duke-Margolis Center for Health Policy); Farzad Mostashari, CEO de Aledade; Kang-Xing Jin, Responsable de Salud en Facebook, y la periodista especializada en tecnología y salud Christina Farr (NBC). Durante el evento, los finalistas destacaron los aspectos más destacados de sus investigaciones.


CoronaSurveys obtuvo 5.000 dólares en reconocimiento a su condición de finalista, gracias a los resultados obtenidos en los últimos meses para recoger en tiempo real, mediante sencillas encuestas anónimas, el número de casos de COVID-19 en todo el mundo y a innovaciones como la recogida de datos sobre vacunación.  Un gran esfuerzo colaborativo sustentado en una técnica de reporte indirecto denominada Network Scale-up Method (Método de Escalado de la Red), que permite estimaciones muy precisas a partir de un moderado número de respuestas. La encuesta está disponible en 60 lenguas de países de todo el mundo (150 de ellas de carácter regional), con datos y estimaciones disponibles para su uso por responsables políticos y por la comunidad científica.

Como destaca Antonio Fernández Anta, Research Professor en IMDEA Networks e impulsor del proyecto desde marzo de 2020, junto a un amplio equipo de investigadores de universidades y centros de investigación: “La participación en el Data Challenge ha sido una experiencia única. Por un lado, nos ha obligado al equipo CoronaSurveys a arrancar una línea de trabajo en predicción y alerta temprana, que esperamos sea de gran utilidad. Por otro lado, nos ha permitido darle gran visibilidad a la combinación de obtener información indirecta y de aplicar el Network Scale-up Method como una técnica que presenta muchas ventajas para poder ser aplicada en salud pública”.

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Arturo Azcorra, premio Reginald Fessenden


El director del Instituto IMDEA Networks ha sido reconocido por su contribución al desarrollo del 5G

 

 

Arturo Azcorra, director de IMDEA Networks Institute, catedrático de Ingeniería Telemática de la Universidad Carlos III de Madrid y vicepresidente de 5TONIC, ha sido distinguido con el prestigioso Premio Reginald Fessenden por sus contribuciones al desarrollo de la tecnología 5G. Otorgado por la Conferencia Internacional ACM-MSWIM, el premio reconoce las contribuciones científicas en aspectos como comunicaciones inalámbricas, redes y sistemas móviles.

La distinción, creada en 2014 como homenaje al pionero canadiense de la Radiodifusión, ha premiado a científicos como Ian Akyildiz (referencia mundial en redes de datos), Mario Gerla o Jean-Pierre Hubaux. En este caso, el profesor Azcorra es uno de los principales creadores (sino el principal) de la tecnología 5G europea (en 2013 fue elegido Chairperson del Expert Advisory Board de la European Technology Platform “Networld 2020”, votado por alrededor de mil organizaciones públicas y privadas de I+D). En este contexto, una de sus responsabilidades fue la elaboración de las directrices de investigación en 5G para toda Europa, reflejadas en documento de 2016  “Strategic Research and Innovation Agenda” (SRIA).

Azcorra es, además, uno de los dos únicos miembros académicos del Partnership Board de la 5GPPP, comité conjunto entre la Comisión Europea, la industria y entidades académicas que ha hecho realidad la tecnología 5G Europea. Ha contribuido también, de forma directa, con sus trabajos de investigación a la tecnología 5G (coordinador de los proyectos como 5G-Crosshaul y 5G-TRANSFORMER) con aportaciones adoptadas en estándares de 5G y en productos comerciales (midhaul de 5G, el estándar de eCPRI para 5G, la arquitectura del plano de control de 5G basada en NFV/SDN y el sistema de emergencias 5G con realidad aumentada desarrollado para el SAMUR). Junto con David del Val (CEO de Telefonica I+D), fue el co-fundador del laboratorio de investigación 5TONIC, que ha contribuido a situar a España a la vanguardia de Europa en el desarrollo de la tecnología 5G, y del que han salido contribuciones como el swarm intelligence para controlar flotas de AGVs desde el borde de la red.

En su curriculum figura su condición de diseñador, fundador, y director durante muchos años de la red regional de investigación REDIMadrid, así como la fundación y dirección hasta la actualidad de instituto internacional de investigación IMDEA Networks (en cuarta posición europea en los campos ‘Mobile Computing’ y ‘Measurement & perf. Analysis’ según CS rankings). Fundador y primer presidente de la Sociedad Científica de Telemática “ATEL”, ha sido investigador visitante en UC Berkeley y en MIT, así como Director General del CDTI (con la responsabilidad de dirigir la investigación industrial en España, principalmente en áreas de ingeniería). Académico de la Academia de Ciencias Europea “Academia Europaea”, que agrupa a los científicos más distinguidos de Europa, incluyendo 70 Premios Nóbel, ha sido el único español miembro del Steering Committee del congreso IEEE INFOCOM (el congreso más prestigioso en Computer Communications).

Con más de 150 publicaciones y 6 patentes, sus contribuciones científicas se han incorporado a estándares o han dado lugar a productos comerciales, como el ‘residential Gateway’ (en millones de hogares) o el procedimiento para generar direcciones IPv4. Ha sido coordinador o investigador principal de más de 30 proyectos, la mayoría europeos, así como de más de 10 contratos con empresas. Ha obtenido más de 15 millones de euros de fondos competitivos para financiar sus investigaciones, sin contar los 23 millones gestionados como Director de IMDEA Networks.

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Cerca de 150 millones de sitios web, entre un billón a estudio, contienen contenidos sensibles (y rastreados)


Un destacado esfuerzo de investigación para proteger nuestra intimidad: la Ley sobre Privacidad está hecha para ser usada por humanos…

¿Cómo podemos enseñársela a las máquinas? Nikolaos Laoutaris, Profesor de Investigación en IMDEA Networks Institute, participa en el mayor estudio sobre rastreo de aspectos sensibles en la red

El Reglamento General de Protección de Datos incluye clausulas específicas que marcan restricciones a la captación y procesamiento de datos personales sensibles, definidos como cualquier dato que revele el origen racial o étnico, opiniones políticas, religiosas o creencias filosóficas y de pertenencia sindical, además de datos genéticos, datos biométricos con el propósito de identificar a una persona, datos relativos a la salud o a la vida y a la orientación sexuales…

Después de dos años de duro trabajo, y de haber cruzado datos de más de un billón de sitios web (la mayoría de la web en lengua inglesa) un equipo internacional, con Nikolaos Laoutaris (Profesor de Investigación en IMDEA Networks Institute, Madrid) e investigadores de TU Berlin y Cyprus University of Technology, han desarrollado clasificadores de aprendizaje de máquinas especializadas capaces de identificar urls sensibles en internet y así buscarlas entre un billón de ellas.  Como principal (y preocupante) conclusión, cerca de 150 millones fueron detectadas por incluir contenido sensible sobre Salud, Creencias Políticas, orientación Sexual… etc., tan rastreables como las del resto de internet.

Detección en tiempo real

La legislación actual sobre datos personales sensibles está dirigida sobre todo al uso humano, como en los casos de presentación de denuncias y realización de investigaciones, incluso en el seguimiento de casos por tribunales de justicia. Con el uso de los nuevos clasificadores de aprendizaje de máquinas especializadas, se pueden poner por primera vez en práctica adicionales medidas proactivas. Por ejemplo, el navegador de un usuario, o un programa añadido que puede avisarle antes de ‘hacer clic’ y seguir urls que lleven a contenido sensible.

Al visitar este tipo de sitios, los rastreadores pueden quedar bloqueados, y las quejas pueden archivarse automáticamente. Algo que depende de poder clasificar automáticamente si una URL es sensible o no en tiempo real, algo que es más fácil decir que hacer. El motivo radica en la ambigüedad de términos como ‘Salud’, usado en documentos legales para indicar qué tipo de información se considera sensible. De hecho, la palabra se puede encontrar en sitios web como los relativos a alimentación saludable, deportes y comida orgánica, pero también en aquellos sobre enfermedades crónicas, enfermedades de transmisión sexual y cáncer. La mayor parte del esfuerzo para crear el sistema clasificador antes mencionado se centró en recopilar suficientes datos auténticos de verdad para entrenar al clasificador y permitirle distinguir entre el uso realmente sensible de palabras como ‘salud’ frente a otras menos sensibles.

Los resultados del trabajo se presentarán como documento científico en el ACM IMC’20 (ACM Internet Measurement Conference 2020, 27-29 October, Pittsburgh, EE.UU.). Laoutaris también participa en PIMCity (Construyendo las plataformas de datos personales de próxima generación), el proyecto con financiación de la Unión Europea para incrementar la transparencia y dotar a los usuarios con el control sobre sus datos. «La Privacidad se hizo para ser usada por humanos -comenta Laoutaris-, normalmente después de una violación de la privacidad -por ejemplo, en un proceso ilegal de tratamiento de esos datos-… pero ¿cómo podemos enseñar esto a las máquinas y hacer que nos protejan antes de que se produzcan violaciones de la privacidad?». El equipo está trabajando para ofrecer esta solución tecnológica al usuario durante 2021.

«Rastrear a la gente -señala el investigador- cuando visitan sitios web con contenido perteneciente a las categorías sensibles de la RGPD es el auténtico ‘elefante en la habitación’ de la privacidad. A mucha gente no le importa ser rastreada por asuntos que consideran inocentes, pero probablemente se alarmarían al saber que sus visitas a sitios web sensibles también se registran y se divulgan a terceros. Nuestro estudio es, con diferencia, el mayor sobre asuntos sensibles en la web. Muestra que una considerable parte de ella incluye contenidos de ese carácter. Desafortunadamente, este tipo de páginas aparecen rastreadas de la misma forma que las del resto de las presentes en internet».


Sobre Nikolaos Laoutaris

Profesor de investigación en IMDEA Networks desde diciembre de 2018. Laoutaris es doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Atenas (Grecia) y ha sido investigador en las universidades de Harvard y Boston. Sus áreas de investigación están centradas en la privacidad, la transparencia y la protección de datos; la economía de redes e información; el transporte inteligente; los sistemas distribuidos y los protocolos y mediciones de redes.

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“El Plan de Choque para la Ciencia dedica cero euros específicos para investigación en el sector TIC”


Arturo Azcorra, director de IMDEA Networks, catedrático de la UC3M y vicepresidente de 5TONIC señaló, durante el 34 Encuentro de la Economía Digital y las Telecomunicaciones, la importancia del apoyo a la investigación en España

 

El 34 Encuentro de la Economía Digital y las Telecomunicaciones (organizado por AMETIC del 2 al 4 de septiembre, junto con el Banco Santander y el respaldo de la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP), ha contado, el jueves 3, con la participación de Arturo Azcorra, director de IMDEA Networks, catedrático de Ingeniería Telemática de la Universidad Carlos III de Madrid y vicepresidente de 5TONIC. El evento, celebrado este año en Santander, Madrid, Barcelona y Málaga, en formato híbrido (digital y presencial) y multisede, cuenta con representación empresarial e institucional de primer nivel, tanto nacional como internacional.

“Digitalización y Sostenibilidad para la Reconstrucción. Ahora o nunca”, es el lema de esta edición, en cuyo encuentro “Retos y Oportunidades del 5G en la transformación digital” participó Azcorra. María Teresa Arcos, directora General de Telecomunicaciones y Ordenación de los Servicios de Comunicación Audiovisual, presentó el acto moderado por Federico Ruíz, director del Observatorio Nacional 5G, con la presencia, además, de Narcís Cardona, catedrático de la Universitat Politècnica de València, director del Máster de Comunicaciones Móviles y director del Instituto de Investigación de Aplicaciones de Telecomunicaciones y Multimedia (iTEAM) de la UPV, y de Luis Manuel Díaz de Terán, director de la División de Telecomunicaciones y Servicios de Altran España.

El director de IMDEA Networks agradeció la infraestructura de investigación paneuropea SLICES, del programa ESFRI (“si se aprueba, será la PRIMERA VEZ que se financia una infraestructura paneuropea de investigación para el sector TIC”), así como el apoyo español a esta iniciativa: “Quiero agradecer públicamente al Secretario General de Coordinación de Política Científica, Rafael Rodrigo, que el gobierno de España la haya apoyado formalmente”.

Pero, a su vez, reivindicó la necesidad de invertir no solo en programas públicos de investigación en 5G, sino en la investigación en el sector TIC en general: “Desde el año 2013, la Unión Europea ha dedicado 700 millones de euros a investigación en 5G. Alemania, Francia, Finlandia y otros países han lanzado fuertes programas públicos de investigación en 5G, mientras que en España, salvo en Cataluña, no hemos tenido ningún programa público de investigación en 5G. Al mismo tiempo, de los mil millones de euros del Plan de Choque para la Ciencia, que se ha aprobado recientemente, se han dedicado cero euros específicos para investigación en el sector TIC”.

Azcorra aportó una muestra de este estratégico apoyo: “Por estos motivos, queremos solicitar al Ministro de Ciencia e Innovación que para futuras acciones en ciencia, en particular en base al fondo de recuperación, considere si sería oportuno incluir programas específicos de I+D en 6G, …como ya están haciendo Finlandia, Suecia, Alemania y otros países de nuestro entorno. Creo que la gran importancia económica del sector TIC y su enorme contribución para paliar los efectos de la crisis del COVID justifican programas específicos de investigación para el sector TIC.”. Una aportación, desde la ciencia y la tecnología, a las imprescindibles estrategias para la reconstrucción económica, industrial y social.

Fotos: AMETIC

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El proyecto liderado por el investigador de IMDEA Networks para medir la incidencia real de la covid con encuestas en redes sociales llega ya a 150 países


El investigador de IMDEA Networks, Antonio Fernández Anta, lanzó su innovador método para medir la incidencia de la pandemia a mediados de marzo en España

En la actualidad, las encuestas están ya disponibles en 60 idiomas

El proyecto denominado CoronaSurveys para “Medir el iceberg” partió de la idea de que hay una punta del iceberg que se ve, y que es el número de casos confirmados, pero debajo de esa punta, sumergido bajo las aguas, está el resto del bloque de hielo, de una dimensión incierta, y que puede hacer naufragar un buque que desconozca su tamaño real. Para lograr esa cifra más próxima a la real de afectados por la covid-19, el equipo liderado por Antonio Fernández Anta publicó a mediados de marzo las primeras encuestas en Twitter en español. Con el paso de las semanas, el proyecto se ha ido ampliando hasta alcanzar unas dimensiones casi globales. En la actualidad las encuestas cubren 150 países y 60 idiomas.

La encuesta está abierta a la participación de cualquier persona. En ella se hacían inicialmente solo tres preguntas: ¿de qué área geográfica puedes proporcionar datos?; ¿a cuántas personas conoces en esa área? y ¿a cuántas personas de esa área conoces que tengan síntomas de covid-19 o que puedan asociarse con esa enfermedad? Actualmente se pregunta también por casos recientes para poder detectar rebrotes. Uno de los objetivos a la hora de diseñar el método de búsqueda de datos fue respetar escrupulosamente las leyes de protección de datos. Por esa razón, la encuesta es anónima y no recoge ninguna información que pueda llevar a la identificación ni de los participantes ni de los enfermos que se cuentan.

Los investigadores consiguen, a partir de los datos recogidos diariamente en las encuestas, estimaciones que, según han podido comprobar, están muy cercanas a los datos más reales sobre la incidencia de la enfermedad de los que se dispone, como los obtenidos con el estudio serológico que puso en marcha el Gobierno de España pero con un coste mucho menor: “Teniendo en cuenta que en el estudio de seroprevalencia se han hecho más de 100.000 tests, su coste no puede haber sido menor de un millón de euros, mientras que nuestro estudio, sin contabilizar las horas y los recursos aportados por voluntarios, ha costado menos de 2.500 euros”, explica Antonio Fernández Anta, investigador de IMDEA Networks, instituto promovido por la Comunidad de Madrid.

CoronaSurveys tiene como objetivo actual detectar con prontitud el aumento de casos de covid-19 para evitar rebrotes graves o la vuelta al confinamiento. Para hacer más sencilla la participación el proyecto dispone de una aplicación para teléfonos móviles que facilita la colaboración de la ciudadanía. Esta aplicación está disponible tanto para Android como para iOS.

Además de registrar los datos en tiempo real, CoronaSurveys que principalmente consiste en un proyecto de investigación, también avanza en el ámbito científico. Y en esta línea, un artículo con los datos de España, Brasil, Ecuador y Ucrania ha sido aceptado para su presentación en la reunión Humanitarian Mapping que se celebrará en San Diego (Estados Unidos) el 24 de agosto.

La iniciativa del equipo de Antonio Fernández Anda ha tenido repercusión fuera de nuestras fronteras. En su última edición, la revista estadounidense The Scientist se refería al proyecto CoronaSurveys como uno de los dos a destacar en todo el mundo dedicados a la recopilación de datos sobre la covid-19 y liderados por científicos ajenos al mundo de la investigación médica.

CoronaSurveys aporta además como novedad que se trata de la primera vez que se utiliza este método, la técnica de estimación que usa informes indirectos llamada Network Scale-up Method, para recoger datos online de forma continua y a nivel global. El equipo de Antonio Fernández Anta ha tenido que desarrollar nuevas técnicas de análisis de datos porque no existían para encuestas de estas características. Y tanto esta innovadora forma de recogida de datos como las nuevas técnicas de análisis podrán utilizarse a partir de ahora en campos tan diversos como los sondeos políticos o los estudios de consumo.

El equipo dirigido por Antonio Fernández Anta busca en la actualidad patrocinio para continuar con el proyecto.

Sobre Antonio Fernández Anta

Profesor de investigación en IMDEA Networks desde septiembre de 2010. Antonio Fernández Anta es doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Louisiana en Lafayette y realizó una estancia postdoctoral en el Laboratorio de Ciencias de la Computación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Su investigación está centrada en redes y comunicación, procesamiento paralelo, algoritmos y matemática discreta.

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“La estrecha relación entre el supervisor y los estudiantes de doctorado te hace aprender mucho más de tu mentor”


Por qué, qué, cómo y dónde: un antiguo alumno evalúa su experiencia como investigador predoctoral en IMDEA Networks

Entrevistamos a uno de los miembros de nuestra red de Alumni, el Dr. Arash Asadi. Obtuvo su doctorado de IMDEA Networks y la Universidad Carlos III de Madrid en marzo de 2016. Ahora es líder de un grupo independiente en Secure Mobile Networking Lab (SEEMOO) en TU Darmstadt, Alemania. Su investigación se centra ampliamente en las comunicaciones inalámbricas, tanto en bandas de ondas inferiores a 6 GHz como en ondas milimétricas. Está interesado en el tratamiento matemático de los problemas de comunicación inalámbrica y la evaluación experimental utilizando herramientas de creación de prototipos de radio definida por software (SDR).

¿Por qué decidió hacer un doctorado?

Siempre me interesó la educación superior, pero no estaba seguro de si podría hacerlo o no, y después de realizar el máster trabajé en un pequeño proyecto de investigación que me gustó. Así que decidí probar a hacer un doctorado.

¿Qué destacaría de su experiencia como estudiante de doctorado en IMDEA Networks?

Hubo un par de puntos destacados que encontré en IMDEA Networks que, realmente, no había visto en otros lugares hasta ese punto. Uno fue el hecho de que era muy internacional, eso fue muy agradable para nosotros. Creo que había personas no solo de diferentes países sino también de diferentes continentes. Especialmente para un instituto que se encuentra en un país de habla no inglesa, para mí es muy importante la forma en que todo el instituto logró crear un entorno en el que pudieras hacer tu investigación e integrarte con personas solo con el idioma internacional, eso fue realmente agradable.

La otra cosa que me gustó mucho y creo que no es particular de IMDEA, pero es uno de mis entornos de investigación favoritos es que, como estudiante de doctorado, trabajas muy de cerca con tu supervisor. Por lo tanto, no teníamos, al menos que yo sepa, estos grandes grupos donde hay una gran jerarquía y apenas conoces a tu tutor. Por otro lado, el supervisor y los estudiantes de doctorado tienen un proyecto de investigación conjunto, siempre trabajan juntos muy de cerca, lo que hace que su progreso sea mucho más rápido y que también aprenda mucho más de su mentor. Así que supongo que ese es otro punto importante que vi durante mi doctorado.

¿Considera que IMDEA Networks le preparó bien para su carrera profesional?

Es muy difícil en un lapso de cuatro años preparar a alguien para la investigación y todo lo que necesita después, especialmente teniendo en cuenta el hecho de que lo que viene después se ramifica: puedes ir a la industria, puedes estar en la academia, puedes hacer diferentes cosas. Puedes hacer investigación en la industria, investigación en la academia, así que tal vez no puedas preparar a alguien por completo para lo que viene después, pero diría relativamente que estaba bien preparado. Pero parte de esto es dedicación personal y la otra parte es si el entorno proporciona lo que necesitas. En gran medida, la mayoría de las personas que conozco aquí proporcionarían ese entorno.

¿Se ha movido a la industria, a la academia o al sector de la investigación?

Terminé en la academia. Realicé una pasantía en la industria, pero prefiero la libertad académica y el entorno académico. Sigo trabajando estrechamente con la industria, para ser sincero, por lo que tenemos mucha colaboración con las empresas. Algunos de ellos son antiguos alumnos de IMDEA, amigos que ahora están en la industria, pero principalmente me quedo en la academia y creo que me gustaría continuar con la carrera académica.

Fuente(s): IMDEA Networks Institute
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Cómo sacar el máximo partido a los tests


Con la Covid-19 azotando todas las áreas de nuestras vidas, existe una necesidad tanto social como política por saber cuál es el estado de la ciudadanía. Necesitamos conocer cómo evoluciona el Covid-19, cuántos ciudadanos la tienen, cómo y dónde se contagian, qué probabilidad hay de que enfermen, etc. Todos estos datos son necesarios para tomar las medidas adecuadas y saber cuándo y cómo vamos a recuperar ciertos ámbitos de nuestras vidas y qué otros aspectos van a cambiar para siempre.

Para la toma de decisiones más inmediata, lo que necesitamos es conocer, en tiempo real, cuál es el estado exacto de la ciudadanía. Para ello, deberemos estar al tanto de cuál es la evolución del virus en la población. Y los tests son la única herramienta que tenemos para conseguirlo. La forma de lograrlo es hacer tests a toda la población todos los días para saber si tienen la Covid-19 o no. Pero carecemos de los recursos suficientes para hacerlo, ya que no hay la capacidad de fabricar ni de realizar casi 50 millones de test diarios. En sustitución de esta posibilidad, la mejor opción es utilizar los pocos que tenemos de la mejor manera posible.

Pero esos pocos tests de los que disponemos pueden usarse de diversas maneras. Cada una tiene ventajas y desventajas. Depende de qué política de uso se escoja, se obtendrá una visión más o menos real del estado de la población.

Para entender el efecto de cada una de esas opciones de utilización del número limitado de tests de los que se dispone, hemos desarrollado un simulador que reproduce el contagio del virus en una población de 10.000 personas. Y sobre esa población aplicamos las diferentes políticas de testeo para observar los efectos que tiene cada una de ellas.

 

Gráfica que muestra la evolución de la población. El número de contagiados crece de forma exponencial hasta que ya no hay personas suficientes para alimentar ese ritmo de contagio. Una vez las personas se empiezan a recuperar, los recuperados crecen. La enfermedad se extingue cuando no hay nadie más a quien contagiar.


Un simulador es una herramienta informática que utiliza modelos matemáticos o reglas para imitar el comportamiento de algún aspecto de la realidad. En este caso, el simulador desarrollado imita la propagación del virus en un conjunto de personas y la evolución de las personas contagiadas en el tiempo. Las reglas del simulador son las siguientes: cada día se computa una probabilidad de contagio dependiendo de las personas ya contagiadas alrededor y de su cercanía; una vez un ciudadano está contagiado, tiene una pequeña probabilidad diaria de desarrollar síntomas; los que desarrollen síntomas, tienen una pequeña probabilidad de fallecer; toda persona contagiada que no haya fallecido tras el tiempo que dura la enfermedad se considera curada y, en el modelo utilizado, no se puede volver a contagiar así que se considera inmune.

El primer día, colocamos a un único individuo infectado en el centro de la población. La simulación finaliza cuando no hay nadie contagiado ya sea porque todos o una parte han fallecido o porque todos o una parte son inmunes. En la simulación el número de infectados crece de forma exponencial durante un tiempo, pero luego el crecimiento se ralentiza. Esto se debe a dos factores: el primero es que al empezar a recuperarse los primeros contagiados, baja el número de infectados. Además, llegados a este punto el número de personas curadas crece de manera exponencial, quitando cada vez más casos a la estadística de contagiados. El segundo es que no hay un número infinito de gente a contagiar. Una vez la mayoría de gente de una zona está contagiada, el virus no tiene nuevos huéspedes donde alojarse y con el tiempo, al curarse la mayoría, el número de contagiados baja. El número de personas infectadas con síntomas es menor que el de infectadas en general pero sigue la misma progresión por exactamente los mismos motivos. En el simulador podemos ver esta evolución. En la vida real, por desgracia, no tenemos test suficientes para conocer a ciencia cierta el estado de cada uno de los individuos de la población. Por eso hay que decidir a quién se le hacen los tests y a quién no.

Debemos recordad que el objetivo final es obtener, de la manera más precisa posible, el número de infectados de esta población. Por ello, vamos a utilizar tres políticas de testeo diferentes: en la primera sólo se hacen tests a personas con síntomas; en la segunda se hacen tests aleatorios a toda la población pero priorizando a las personas con síntomas y en la tercera, se hacen pruebas de manera aleatoria sin tener en cuenta los síntomas.

Resultado de utilizar diferentes políticas de testeo. Obsérvese que la mejor política es hacer test de manera aleatoria. Los resultados no son exactos pero la tendencia sí que se sigue. Si los tests se focalizan en un conjunto de la población (como puede ser la sintomática), podremos saber cómo están los sintomáticos, pero no la población general.


En la simulación, hemos asumido que somos capaces de realizar el test de la Covid-19 al 1% de la población siguiendo las diferentes políticas de testeo. Lo que muestra el simulador es que al testear únicamente a las personas sintomáticas el dato difiere muchísimo de la realidad. Desde un punto de vista estadístico estas personas no representan al conjunto de la población lo que es lógico porque en la muestra solo entran personas con síntomas, esto es, con gran probabilidad de estar enfermas y por ello obtendremos que una gran parte de los testeados está enfermo. Al extrapolar este valor a toda la población, el resultado será que muchos tienen el virus.

Algo similar pasa cuando priorizamos que se hagan los test a gente sintomática y lo hacemos de manera aleatoria en el resto. Cuando hay pocas personas sintomáticas la extrapolación da buenos resultados pero cuando se empiezan a priorizar a personas sintomáticas, los datos vuelven a ser poco representativos.

Es probable que este sea el motivo por el cual los gobiernos que siguen estos métodos no hagan extrapolaciones al conjunto total de la población, precisamente porque no serían válidas estadísticamente. Por ello los datos de casos confirmados que muchos gobiernos ofrecen, aunque puedan servirnos para tener una cota inferior, están incompletos matemáticamente y no nos permiten entender la realidad que vivimos.

Desde un punto de vista puramente estadístico, para poder extrapolar hay que realizar las pruebas a un conjunto de la población que represente a la población entera. A menos que exista una política mejor, lo que se suele hacer es elegir a los testeados de manera aleatoria. Como toda predicción, los datos no son exactamente los mismos que los reales, pero la tendencia de la curva se ajusta de manera acertada a la realidad utilizando una pequeña cantidad de recursos.

Por supuesto, todo esto es sólo una cara del problema. Es muy posible que en algunos casos se intente priorizar los tests a personas hospitalizadas por miedo al contagio del personal médico y resto de los pacientes, o porque el tratamiento al paciente cambie dependiendo si da positivo o no.

En España, uno de los problemas a la hora de hacer las pruebas es que cada comunidad autónoma ha seguido su propia política de testeo. Algunas de ellas han cambiado los criterios, desde no hacer tests a hacérselos exclusivamente a los pacientes hospitalizados. La semana pasada el Gobierno español requirió que los resultados se reportasen en un formato determinado específicamente para evitar esto. Y a partir de la semana próxima comenzará ya un gran estudio aleatorio para realizar pruebas a unas 60.000 personas.

Sin esas pruebas y a menos que  busquemos alguna alternativa para conocer el estado de la población (como la liderada por el doctor Antonio Fernández Anta de IMDEA Networks, con encuestas diarias sobre cuánta gente enferma conoces en http://coronasurveys.org en las cuales toda la población puede participar), estamos resignados a luchar contra el virus con un brazo atado a la espalda y un ojo tapado, ya que para minimizar las pérdidas y prepararse lo mejor posible, es necesario saber contra lo que se lucha. Y a día de hoy no lo sabemos.

Este artículo tiene como objetivo explicar un concepto matemático y su implicación en la toma de decisiones. Las simulaciones realizadas en el mismo tienen como objetivo explicar este concepto. Se ha intentado que el modelo concuerde con la realidad, pero como todo modelo, tiene sus limitaciones. Este modelo no representa el estado actual y futuro de ninguna región.

Artículo escrito por Ander Galisteo, investigador predoctoral del Instituto IMDEA Networks y la UC3M.

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