Coordinador del Grupo:

Ricardo Cao Abad

Página Web:

MODES

Dirección Postal:

Facultad de Informática, Campus de Elviña.

C.P.15071

A Coruña

Descripción del Grupo:

Desde 1990, la actividad de MODES se centra en la investigación, promoción, difusión y transferencia de las técnicas de estadística e investigación operativa. Desde el punto de vista de la investigación, las líneas fundamentales del grupo son (a) Modelos de investigación operativa multiagente, (b) Optimización del transporte y planificación, (c) Optimización en energía y medio ambiente, (d) Teoría de juegos, (e) Análisis estadístico para Big Data, (f) Análisis de supervivencia, (g) Aplicaciones estadísticas a la biología, (h) Aplicaciones Estadísticas a la Medicina, (i) Aplicaciones estadísticas a la ingeniería, (j) Control estadístico de los procesos, (k) Estadística computacional, (l) Inferencia estadística en áreas pequeñas, (m) Métodos de clasificación, (n) Modelización espacio-temporal, (o) Modelación del riesgo, (p) Modelos de curación. Desde el punto de vista de la transferencia, el grupo tiene como principal objetivo brindar un riguroso soporte de estadística e investigación operativa al entorno socioeconómico que requiere la aplicación de técnicas estadísticas o de investigación operativa para analizar y resolver problemas industriales, problemas ambientales, problemas de salud, problemas sociales y otros.

Casos de éxito:

COVIDBENS: ANÁLISIS DE LA PRESENCIA DEL VIRUS SARS-COV-2 EN LAS AGUAS RESIDUALES QUE LLEGAN A LA DEPURADORA DE EDAR BENS, SA

El objetivo principal del proyecto COVIDBENS consistió en realizar un seguimiento de la epidemia de coronavirus SARS-CoV-2 en el área metropolitana de A Coruña (unos 400.000 habitantes). A partir de cuantificaciones en aguas residuales a la depuradora de Bens. Empleando modelos estadísticos, el proyecto ha servido como alerta temprana de brotes. Además, a partir de la cantidad de material genético del virus presente en el agua residual, se ha podido estimar el número de personas infectadas en la población (sintomáticas o no), así como estimar la proporción en la población de las distintas variantes de SARS-CoV-2.

Herramientas utilizadas:

  • Analytics: Estadística y machine learning.
  • Optimización. Ayuda a la toma de decisiones.
  • Generalized additive models (GAM)
  • Kernel smoothing
  • LOESS
  • Maximum likelihood