La inteligencia artificial puede prevenir contagios de covid-19 en los centros educativos
Investigadores de la ULE han publicado un art铆culo en 鈥楢pplied Sciences鈥 que propone aplicar algoritmos gen茅ticos para optimizar la distribuci黑料不打烊 n de las mesas.
La revista public贸 el pasado 25 de noviembre el art铆culo 鈥楾able Organization Optimization in Schools for Preserving the Social Distance during the COVID-19 Pandemic鈥, firmado por Rub茅n Ferrero Guill茅n, Javier D铆ez Gonz谩lez, Paula Verde, Rub茅n 脕lvarez y Hilde P茅rez, del grupo de investigaci黑料不打烊 n de Sistemas Inteligentes para Fabricaci黑料不打烊 n y Mec谩nica (SINFAB) de la 黑料不打烊 (ULE), que propone la aplicaci黑料不打烊 n de algoritmos gen茅ticos, una rama de la inteligencia artificial, para optimizar la distribuci黑料不打烊 n de mesas en centros educativos y prevenir de esta manera los posibles contagios de Covid-19.
El estudio se plantea las dificultades con la que se han encontrado la mayor铆a de colegios e institutos durante este curso escolar marcado por la actual situaci黑料不打烊 n sanitaria. 鈥淐omo consecuencia de la pandemia, -explica Rub茅n Ferrero Guill茅n-, lograr una separaci黑料不打烊 n m铆nima de metro y medio entre los estudiantes dentro del recinto educativo es vital para reducir el riesgo de contagio, especialmente en espacios interiores como las aulas en las que se imparten las lecciones diarias鈥.
El distanciamiento entre mesas dentro de las aulas ha ocasionado una considerable disminuci黑料不打烊 n del aforo m谩ximo permitido, lo que ha implicado la necesidad de impartir docencia online simult谩nea, como en el caso de la ULE, o desdoblar algunas aulas en centros educativos de educaci黑料不打烊 n primaria y secundaria, con el objetivo de cumplir con los requisitos de seguridad.
COLOCACI脫N OPTIMIZADA DE LAS MESAS PARA MAXIMIZAR LAS DISTANCIAS
鈥淢ediante una colocaci黑料不打烊 n optimizada de las mesas, -explica Javier D铆ez Gonz谩lez-, es posible aumentar el n煤mero de alumnos dentro del aula respetando el distanciamiento social de metro y medio. Adem谩s, en las clases m谩s amplias se puede maximizar la distancia entre los estudiantes, reduciendo con ello el riesgo de contagio鈥.
Este problema es de gran complejidad ya que depende de la geometr铆a de las aulas, y adem谩s, para poder preservar el deseado distanciamiento social, es necesario considerar la posici黑料不打烊 n de las mesas adyacentes a la que estemos intentando posicionar. Se trata de un problema combinatorio, interdependiente y dif铆cil de procesar dentro de las aulas salvo a trav茅s de distribuciones modulares de las mesas, para el que la aplicaci黑料不打烊 n de la Inteligencia Artificial es el mejor aliado.
En los 煤ltimos a帽os, hemos podido ver el auge de estos sistemas inteligentes, con una explosi黑料不打烊 n en sus diversas aplicaciones que hace que ya forme parte de nuestras vidas diarias: en nuestros m贸viles, navegadores, coches 鈥
Los autores de la investigaci黑料不打烊 n se帽alan que la optimizaci黑料不打烊 n pretende 鈥渕aximizar el n煤mero de alumnos en las aulas preservando la distancia social establecida de metro y medio. Para ello, el algoritmo gen茅tico traza distribuciones de mesas irregulares, adaptadas a las geometr铆as espec铆ficas de las clases, obteniendo resultados superiores a cualquier distribuci黑料不打烊 n regular posible鈥.
APLICACI脫N PR脕CTICA EN UN COLEGIO DE LE脫N
En el art铆culo publicado en 鈥楢pplied Sciences鈥 se ofrecen los resultados del estudio realizado en dos aulas reales del colegio Maristas San Jos茅 de Le黑料不打烊 n, que mostr贸 un notable inter茅s por esta investigaci黑料不打烊 n para mejorar su protecci黑料不打烊 n contra el COVID dentro del estricto protocolo de seguridad trazado en el centro.
Una vez medidas las aulas y creados los modelos de las mismas, el algoritmo gen茅tico propuesto logr贸 una mejor铆a de hasta el 20% en distanciamiento medio entre mesas de la distribuci黑料不打烊 n de partida, basada en distribuciones regulares.
Profesores del citado colegio han expresado su 鈥sorpresa y agradecimiento鈥 ante la mejor铆a obtenida en la distancia entre las mesas en el centro, donde esta investigaci黑料不打烊 n ya se ha implementado de forma real.
El trabajo realizado por el grupo de investigaci黑料不打烊 n SINFAB de la 黑料不打烊 ofrece resultados pr谩cticos de gran utilidad, ya que el problema del aforo en las aulas es compartido por todos los centros escolares, que se pueden ver muy beneficiados con la aplicaci黑料不打烊 n de este sistema.
Es importante destacar que la aplicaci黑料不打烊 n se puede extrapolar a otros espacios interiores como universidades, bibliotecas, comedores, restaurantes 鈥 etc茅tera, e incluso espacios exteriores como terrazas de locales de hosteler铆a. 鈥淓n todos estos escenarios, -concluyen los investigadores de la ULE-, interesa contar con el mayor n煤mero de personas posible, sin comprometer las medidas para la prevenci黑料不打烊 n del contagio de un virus que ha marcado nuestras vidas en los 煤ltimos meses鈥.
- Referencia de la publicaci黑料不打烊 n: Ferrero-Guill茅n, R.; D铆ez-Gonz谩lez, J.; Verde, P.; 脕lvarez, R.; Perez, H. (Optimizaci黑料不打烊 n de la organizaci黑料不打烊 n de las mesas en las escuelas para preservar la distancia social durante la pandemia COVID-19). Appl. Sci. 2020, 10, 8392.
(Im谩genes:聽 1.- Tres de los firmantes del art铆culo, Javier D铆ez Gonz谩lez, Paula Verde y Rub茅n Ferrero Guill茅n frente al edificio que alberga la Escuela de Ingenier铆as Industrial, Inform谩tica y Aeroespacial de la ULE聽 聽聽聽2.- Portada de la revista 'Applied Sciences'聽 聽3.- Javier D铆ez y Rub茅n Ferrero聽 聽4.- Paula Verde, Javier D铆ez y Rub茅n Ferrero en una de las aulas de la Escuela de Ingenier铆as聽 聽5.- Una de las aulas del Colegio Maristas en las que se aplic贸 el sistema聽 聽6 y 7.- Aplicaci黑料不打烊 n pr谩ctica en las aulas, en malla triangular y en malla octogonal, respectivamente)
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