25 de marzo de 2020
En un artículo reciente publicado en Towards Data Science (Uso del filtro de Kalman para predecir la propagación del virus Corona), Ran Kremer, estudiante de maestría en ingeniería eléctrica en la Facultad de Ingeniería Kofkin de la Universidad de Bar-Ilan, aclaró cómo el filtro de Kalman puede predecir con precisión la propagación mundial de coronavirus y producen predicciones actualizadas basadas en datos reportados.
Predicciones de muerte de Kalman vs. valores reales, en Corea del Sur
El filtro de Kalman es un algoritmo que proporciona estimaciones de algunas variables desconocidas dada una serie de mediciones observadas a lo largo del tiempo. Fue pionero de Rudolf Emil Kalman en 1960, originalmente diseñado y desarrollado para resolver el problema de navegación en el Proyecto Apolo. Desde entonces, ha tenido numerosas aplicaciones en tecnología como guía, navegación y control de vehículos, seguimiento de objetos de visión por computadora, optimización de trayectoria, análisis de series de tiempo en procesamiento de señales, econometría y más.
Kremer ha implementado recientemente el filtro Kalman para rastrear la propagación del coronavirus en todo el mundo con el fin de generar predicciones al día siguiente para el número de infecciones, muertes y recuperaciones en muchas regiones infectadas. El método ha producido predicciones poderosas a corto plazo. En muchas regiones de China, como Shanghai, Henan, Beijing y Hubei, así como en el crucero Diamond Princess, por ejemplo, las predicciones de Kremer en estos frentes fueron prácticamente idénticas a la realidad. Del mismo modo, su modelo predijo con precisión que la propagación del coronavirus en China terminaría a mediados de marzo, con 3.100 muertes en Hubei.
“Con el aliento del Prof. Zvi Lotker, quien me dio la idea de predecir la propagación del coronavirus antes de que se convirtiera en el problema global que es hoy, construí un algoritmo de filtro de Kalman en línea que es adaptativo, lo que significa que no necesita muchos datos históricos Cada día, el algoritmo se actualiza con nuevas observaciones, y después de realizar la estimación de parámetros, puede generar predicciones para el día siguiente”, dice Kremer.
Si bien la predicción a corto plazo de Kalman es muy precisa, las predicciones a largo plazo son más desafiantes, según Kremer. Para las predicciones a largo plazo, se ajustó a un modelo lineal cuyas características principales son predictores de Kalman, tasa de infección en relación con la población, características dependientes del tiempo e historial y pronósticos meteorológicos. La predicción a largo plazo no garantiza la precisión total, pero proporciona una estimación justa siguiendo las tendencias recientes. Ejecutar el modelo diariamente puede proporcionar mejores resultados, dice.
En un artículo de seguimiento (Predicción de propagación de coronavirus), Kremer, quien trabajó anteriormente durante muchos años en alta tecnología especializada en ciencia de datos y aprendizaje automático, abordó las tendencias en otros países afectados en Asia, Europa y Estados Unidos e hizo predicciones precisas allí también. Las predicciones a largo plazo estiman bien la tendencia futura, pero no pueden predecir cuándo cambiará esta tendencia, especialmente durante erupciones rápidas (como se observa en Italia, España, Irán, etc.). Esto depende de la intervención del gobierno, la atención médica local y la capacidad de prueba.
La tendencia de erupciones masivas en muchos países europeos y estados de EE. UU. (Especialmente Nueva York) sigue creciendo, aunque el modelo de Kremer ha comenzado a predecir una tendencia a la baja en nuevas infecciones en Italia, Noruega y Suecia a partir de mediados de abril. En Corea del Sur, el modelo predijo con precisión una mejora significativa el 2 de marzo de 2020. En Israel, aunque el número de casos confirmados ha aumentado recientemente, no hay una erupción rápida, y las predicciones muestran que la propagación es significativamente menor que en otras regiones.
Una intervención gubernamental significativa, junto con enormes esfuerzos médicos en todo el mundo y un clima cálido próximo, con suerte limitará la pandemia pronto. Cuando esto suceda, este modelo lo identificará rápidamente.
(Jewish Press)
