¿Cómo puede ayudar la tecnología a controlar la proliferación del nuevo coronavirus? La respuesta a esta pregunta es la esencia del COVID-19 Borescope, una herramienta desarrollada por un proyecto del departamento de Ciencia de la Computación de Universidade Federal Fluminense (UFF), coordinado por el profesor Antonio Augusto "Guto" de Aragão Rocha y desarrollado por el estudiante Nilson Luis Damasceno, con el apoyo de RNP. El proyecto monitorea el flujo de personas en las ciudades y correlaciona los índices de movilidad con las informaciones de contagio, apoyando a los organismos responsables en las decisiones relacionadas con reducir o aumentar el aislamiento social.

Parte de la solución aprovecha los resultados del proyecto Network Borescope, financiado en el llamado Desafío RNP y Microsoft en Inteligencia Artificial y, para lograr almacenar la gran cantidad de datos recibidos, se utilizan recursos computacionales del testbed “CloudNEXT”, uno de los resultados del proyecto Cloudlab-Brasil financiado por Finep (Contrato/Convenio 01.17.0004.00).

“Es gratificante en este momento de pandemia que podamos apoyar a los investigadores para que ayuden en el trabajo de las secretarías de los gobiernos, mediante la combinación de resultados importantes de proyectos de I + D coordinados por RNP, como es el caso de CloudNEXT y del propio Network Borescope. Esto refuerza la importancia de las alianzas con empresas privadas que hacen posible los Pliego de Condiciones de I + D, como fue el Desafío RNP y Microsoft en Inteligencia Artificial ”, dijo Gustavo Dias, gerente de I + D de RNP.

¿Cómo funciona el COVID-19 Borescope?

• La herramienta recibe datos anónimos proporcionados por una operadora móvil a cada cinco minutos, que informan el número de conexiones e indican las antenas a través de las cuales los teléfonos celulares reciben las señales;
• Los datos están estructurados y optimizados, lo que permite consultarlos en tiempo real;
• Los resultados de los análisis se muestran en una interfaz gráfica interactiva basada en un mapa, que permite consultas por regiones y barrios.
• En el futuro, con el suministro de informaciones de las secretarías de salud, varios algoritmos podrán correlacionar el índice de movilidad con las informaciones sobre los contaminados por el COVID-19 para apoyar las acciones y políticas públicas para combatir la pandemia.
   

 “Uno de los cuellos de botella en el proyecto es la cantidad de datos que recibimos. Necesitamos un storage de gran capacidad y solo lo gestionamos con el apoyo de RNP, que proporcionó toda la arquitectura necesaria, con el permiso para acceder a algunas máquinas”, dijo el profesor Guto, y destaca las principales motivaciones y otras posibilidades del COVID-19 Borescope.

“Vamos a presentar esta herramienta a las secretarías, para que ayuden a llevar a cabo acciones y tomar decisiones relacionadas con la pandemia. Entendemos que se pueden hacer otros tipos de análisis: tratar de identificar multitudes en tiempo real. Ya hemos recibido datos que nos permiten esta identificación. Esto puede ayudar a las secretarías y alcaldías a tomar medidas. Otra posibilidad es el análisis de la correlación entre los índices de movilidad e informaciones capturadas de las redes sociales, para hacer un análisis del sentimiento de las personas que se encuentran en esa región. Ya tenemos un recolector en ejecución en Twitter, lo que nos permitirá ejecutar algoritmos de lenguajes naturales para identificar sentimientos y crear una correlación entre los sentimientos de estas personas y los índices de movilidad".

"Con este apoyo, RNP demuestra su capacidad para desarrollar investigaciones que respalden el trabajo de los equipos en la línea de frente en la lucha contra la pandemia, con la aplicación práctica de los resultados de años de desarrollo en sus programas de I+D", explica Alex Moura, especialista en Science Engagement que coordina el proyecto Network Borescope en RNP y el apoyo al COVID-19 Borescope.