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¿Cómo predecir la propagación del COVID19 a través de las matemáticas?
Este webinar tiene como objetivo principal dar a conocer de manera divulgativa la aportación matemática de predicción de propagación del COVID-19 que está desarrollando un equipo de profesores e investigadores del DCNC Sciences – de la Universidad Rey Juan Carlos - para el CEMat, quiénes coordinan y canalizan el envío de los datos hacia los Ministerios de Sanidad y de Ciencia e Innovación, así como a las autoridades sanitarias de las CCAA que manifiestan su interés en los mismos. Los expertos matemáticos del Instituto se suman así a la iniciativa “Acción Matemática contra el coronavirus”

El equipo del DCNC Sciences, formado por los profesores David Aleja, Regino Criado y Miguel Romance, todos ellos del Departamento de Matemática Aplicada, Ciencia e Ingeniería de Materiales y Tecnología Electrónica y miembros del Laboratorio de Computación Matemática en Redes Complejas y sus Aplicaciones, ha desarrollado un modelo que tiene la peculiaridad de combinar un sistema de ecuaciones diferenciales, o lo que es lo mismo redes complejas, con técnicas de ciencia de datos.

Con esta iniciativa, que se explicará de manera más detallada en el webinar, se busca aportar el conocimiento de los expertos del instituto para construir un “meta-predictor” sobre la expansión de la pandemia que permita facilitar a las autoridades información fiable de su comportamiento a corto plazo y ayudar así en las tomas de decisiones. Durante estos 30 minutos de duración del webinar os mostraremos cómo comparamos el modelo SEIR con los datos reales disponibles de la propagación del coronavirus Covid-19 en España para obtener predicciones ajustadas a los datos de evolución de la epidemia

May 26, 2020 04:00 PM in Madrid

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