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È italiano l’algoritmo che predice l’avanzata del Covid

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I risultati finora sembrano promettenti: l’algoritmo tricolore è infatti riuscito ad anticipare l’emergere della variante Delta del Covid

Non chiamatelo indovino. Perché l’algoritmo italiano che si pone la non facile sfida di predire i numeri del contagio da Covid non setaccia le stelle e nemmeno le viscere degli animali, ma si limita ad analizzare i dati. Tantissimi dati, messi in fila uno a uno con pazienza certosina. Un uomo non potrebbe mai farlo, ma lui è un’intelligenza artificiale avanzata. O almeno è quanto emerge da ’Scientific Reports’ (Nature), che propone l’idea del Gruppo di ricerca Covid-19 coordinato da Ricmass (Rome International Center for Materials Science of Superstripes), al quale contribuiscono scienziati del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr), dell’Istituto nazionale di fisica nucleare (Infn) e dell’università di Camerino. Gli autori suggeriscono “un nuovo indice alternativo” che si chiama Ric-Index ed è “in grado di descrivere in maniera quantitativa la dinamica della pandemia”.

COME FUNZIONA L’ALGORITMO CHE PREDICE L’AVANZATA DEL COVID

Un sistema, si legge, che è anche riuscito ad anticipare l’emergere della variante Delta di Sars-CoV-2, come sottolineano, non senza un pizzico di orgoglio gli ideatori. “La dinamica della diffusione di Covid-19 nelle regioni italiane è accuratamente descritta mediante un nuovo indice, alternativo ai noti parametri Rt (tasso di riproduzione) e Td (tempo di raddoppio) comunemente utilizzati, identificato dopo gli studi effettuati durante la prima ondata”, spiega Giampietro Ravagnan dell’Istituto di farmacologia traslazionale del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ift), coautore del lavoro con Gaetano Campi dell’Istituto di cristallografia (Cnr-Ic), Antonio Valletta dell’Istituto di microelectronica e microsistemi (Cnr-Imm) e Antonio Bianconi (Cnr-Ic e Ricmass), Augusto Marcelli (Infn) e Andrea Perali (univesità di Camerino).

“L’algoritmo per la determinazione dell’indice Ricmass (Ric-index) – rimarca Campi – è stato testato durante la seconda ondata. Come risulta dalla ricerca, fornisce un approccio quantitativo in grado di descrivere la dinamica della pandemia attraverso l’espansione dello spazio dei parametri, ovvero monitorando l’evoluzione della coppia delle variabili Td-Rt comunemente usate”.

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