Estudiantes ganan concurso ‘Expociencias CDMX 2020’ por proyecto sobre COVID-19

Vie, 20 Nov 2020
En el área de ciencias exactas y naturales, con el proyecto ‘Aplanando la curva: un enfoque estadístico’, en el que aplicaron las matemáticas al estudio del coronavirus
  • Una pandemia es una enfermedad que se esparce durante algún tiempo, afecta a un gran número de personas y se expande de forma intensa e indiscriminada (Pixabay).
  • En su simulador de la Máquina de Galton el estudiantado introdujo 100 mil esferas (para representar al número de personas infectadas de COVID-19) y dotaron a su tablero virtual de 14 rendijas (equivalentes a igual número de semanas).
  • Con este proyecto tomaron conciencia de que su carrera tiene como contexto un entramado de problemas humanos y ambientales, de los cuales deben encargarse desde la especificidad de su disciplina.
  • Estudiantes de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la IBERO ganaron el primer lugar del concurso ‘Expociencias CDMX 2020’, en el área de ciencias exactas y naturales.

Con su proyecto Aplanando la curva: un enfoque estadístico, en el que aplicaron las matemáticas al estudio del COVID-19, Adriana Gervacio Guendulay, Ana Laura Jiménez Chávez y Felipe Arturo Serrano Díaz Barriga, estudiantes de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la Universidad Iberoamericana Ciudad de México, ganaron el primer lugar del concurso Expociencias CDMX 2020, en el área de ciencias exactas y naturales.

Durante la presentación de su proyecto, para poner las cosas en contexto, explicaron que una pandemia es una enfermedad que se esparce durante algún tiempo, afecta a un gran número de personas, se expande de forma intensa e indiscriminada, y las interacciones entre los huéspedes y los agentes infecciosos son variables.

Lo anterior vuelve necesario estudiar cada pandemia, por medio del análisis y evaluación de su comportamiento, a partir de lo cual se pueden realizar pronósticos que van a permitir tomar decisiones y dar seguimiento a la enfermedad. La evaluación se hace mediante tasas de cambio, que son estimadas experimentalmente o con técnicas matemáticas, lo que va a permitir predecir el desarrollo de una pandemia.

En el caso actual del coronavirus, el peor escenario es que un mayor número de población se infecte en una menor cantidad de tiempo, y con ello se saturen hospitales. Y, por el contrario, si los contagios entre la  población se pueden distribuir en un mayor tiempo, esto permitirá tener un mejor control de la pandemia y aplanar la curva.

El concepto de aplanar la curva significa tener menos personas infectadas al mismo tiempo, lo que detiene la saturación de los servicios de salud, para que de esta manera cada persona que se infecte pueda tener acceso a estos servicios.

En su trabajo, las alumnas y alumno de la IBERO relacionaron el aplanamiento de la curva con el cambio en las restricciones y las recomendaciones hechas por las autoridades de salud para para combatir la pandemia del COVID-19, lo que explicaron desde el punto de vista estadístico mediante la utilización de un software que simula un experimento aleatorio llamado Máquina de Galton, la cual sirve para demostrar que la distribución binomial es una aproximación a la distribución normal.

La Máquina de Galton es un tablero vertical que en su interior contiene esferas que, desde la parte superior inician un descenso durante el cual van chocando con obstáculos (filas de clavos), que les dirigen a la izquierda o derecha (con un 50% de probabilidad de ir a cada lado), hasta llegar a la parte inferior y entrar de manera aleatoria en alguna de las varias rendijas ahí ubicadas. Como las esferas tienen mayores probabilidades de caer en los canales interiores que en los exteriores, el conjunto de esferas forma una superficie de campana, que es una distribución de probabilidades conocida como distribución binomial, que es una aproximación a la distribución normal.

En su simulador de la Máquina de Galton el trío de estudiantes de la Universidad Iberoamericana introdujo 100 mil esferas (para representar al número de personas infectadas de COVID-19) y dotaron a su tablero virtual de 14 rendijas (que equivalen a igual número de semanas), para determinar cuál es la frecuencia, es decir, la cantidad de personas infectadas de coronavirus al mismo tiempo. Luego de hacer funcionar su software, observaron que 19 mil 619 personas infectadas en una semana fue el pico máximo (curva), cuando se produce de forma natural la distribución normal.

Para aplanar la curva (campana), el alumnado hizo descender por el tablero de su simulador de la Máquina de Galton, en lugar de una, seis esferas a la vez (que representarían los cambios en las restricciones y en las recomendaciones hechas por las autoridades de salud que servirían para combatir positivamente el COVID-19), lo que permite aplanar la curva y tener un pico máximo de 10 mil 166 personas infectadas en una semana.

Esto no quiere decir que se reduzca el número de personas contagiadas con coronavirus, que seguirán siendo 100 mil; pero sí enfermarían todas ellas en un mayor periodo de tiempo, lo que, como se dijo anteriormente, evitaría la saturación de los servicios de salud.

En conclusión, el estudiantado dijo que experimentos como el que realizaron con su simulador de la Máquina de Galton permiten modelar y describir, por medio de la estadística, muchos fenómenos, incluido el de la propagación de una enfermedad como el coronavirus. Agregaron que, entre los objetos estadísticos más importantes está la distribución normal, que permite entender el porqué de las acciones, en lo individual y lo social, son necesarias para combatir esta pandemia del COVID-19.

Para la elaboración de Aplanando la curva: un enfoque estadístico, Adriana, Ana Laura y Felipe Arturo fueron asesorados por el Dr. Ismael Osuna Galán, su profesor de Álgebra Lineal, materia en la cual desarrollaron este proyecto.

Con este trabajo, sus creadores fortalecieron el proyecto de temas transversales que se realiza desde hace algunos años en el Departamento de Física y Matemáticas de la IBERO, donde se pretende que el estudiantado tome conciencia de que su carrera tiene como contexto un entramado de problemas humanos y ambientales, de los cuales debe encargarse desde la especificidad de su disciplina.

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Texto: PEDRO RENDÓN/ICM

 

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