Un proyecto dirigido por investigadores del CITIC obtiene financiación del Fondo Supera COVID-19

27/07/2020 - CITIC

El proyecto Cooperative Forecasting (ForeCoop), dirigido por investigadores del CITIC, logró la concesión de 62.000 euros del Fondo Supera COVID-19 para el desarrrollo de una herramienta web que, al tiempo que monitoriza la evolución de la pandemia, proporciona predicciones basadas en diferentes modelos de predicción combinada.

La covocatoria, puesta en marcha por el Banco Santander en colaboración con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y CRUE Universidades Españolas, está dirigida a financiar programas, proyectos colaborativos y medidas de apoyo al ámbito universitario para minimizar el impacto de la crisis provocada por el coronavirus en los ámbitos sanitario, educativo y social.

El proyecto Cooperative Forecasting (ForeCoop) surgió en el marco del programa de la Acción Matemática contra el coronavirus, una iniciativa del Comité Español de Matemáticas (CEMat) de la que es presidente el investigador del CITIC Ricardo Cao.

ForeCoop está dirigido por los investigadores Ricardo Cao  Abad y  José Antonio Vilar Fernández y cuenta con la participación de investigadores de la Universidad de Valladolid y de la Monash University de Melbourne (Australia).

El objetivo principal es desarrollar una herramienta web para monitorizar y predecir la evolución de la pandemia a través de series de datos de interés como contagios, fallecimientos, hospitalizados, ingresos en UCI, etc. Existe ya una versión beta de la herramienta, accesible en https://covid19.citic.udc.es

ForeCoop gira alrededor de cinco ejes prioritarios de desarrollo: contribuir a mejorar la calidad de las series de datos proveídas por los gobiernos autonómicos; desarrollar software para automatizar el proceso de adquisición de datos e integrar las predicciones individuales; implementar nuevos algoritmos de predicción cooperativa y evaluar su conducta; mejorar las funcionalidades de la web interactiva; y dotar de versatilidad y robustez a la herramienta para hacerla fácilmente adaptable a las otras variables y a otros países o entornos.