El ICSO @IN3 apoya a la comunidad maker con algoritmos inteligentes para una logística eficiente durante la crisis de la COVID-19

El ICSO @IN3 apoya a la comunidad maker con algoritmos inteligentes para una logística eficiente durante la crisis de la COVID-19

(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.)

El brote de COVID-19 ha planteado retos inesperados que nuestra sociedad debe afrontar. La capacidad de los sistemas sanitarios en todo el mundo ha llegado al límite debido al elevado número de pacientes infectados, lo que ha hecho que aumente drásticamente la demanda de equipos de protección, tales como mascarillas quirúrgicas, respiradores y protectores faciales.

Sin embargo, hasta ahora muchos gobiernos no han sido capaces de proporcionarlos en las cantidades necesarias. La situación en la provincia de Barcelona, que ha registrado uno de los índices de casos de contagio más altos de España, no ha sido diferente. En este contexto, un grupo de voluntarios se organizó para crear la comunidad maker. Esta comunidad dedica su tiempo y sus recursos a fabricar gratuitamente equipos de protección, como protectores faciales o ganchos para abrir puertas homologados, con las impresoras 3D domésticas. También se organizan para recoger todos estos artículos de casas particulares y entregarlos a los hospitales tras efectuar los procedimientos de desinfección y de control de calidad necesarios. La comunidad maker cuenta con más de 13.000 voluntarios en toda España, que han sumado esfuerzos para afrontar esta grave crisis. Los voluntarios fabrican estos elementos bajo la coordinación de las autoridades sanitarias y siguiendo los protocolos y las normas de protección, seguridad y calidad predefinidos.

Una vez fabricados los equipos de protección en las casas particulares, el reto diario es recogerlos en estos puntos distribuidos geográficamente y después entregarlos a los hospitales y los centros de salud de diferentes ciudades de Cataluña. Desde el punto de vista logístico, el objetivo principal es minimizar los tiempos de transporte, de manera que se puedan recoger los máximos artículos posibles en un tiempo de transporte razonable. Este objetivo también ayuda a limitar el tiempo de exposición al virus de los transportistas y reduce el riesgo de que estos sufran un accidente a causa de la fatiga.

Para afrontar este reto logístico, la comunidad maker pidió ayuda al grupo de investigación ICSO@IN3, que ha desarrollado algoritmos inteligentes para escenarios de transporte y movilidad eficientes durante los últimos años. Así pues, desde el 23 de marzo, diferentes miembros del ICSO se sumaron voluntariamente a este proyecto con el objetivo de proporcionar cada noche a los transportistas las mejores hojas de ruta posibles para que las puedan utilizar a la mañana siguiente.

En pocos días, los miembros del grupo tuvieron que adaptar algunos de los algoritmos del ICSO a los distintos escenarios y características para dar respuesta a los diversos problemas que surgen en las rutas de recogida y de entrega, que cambian casi a diario. Por ejemplo, algunos días el problema se puede tratar como un problema de rutas de vehículos, otros días como un problema de orientación de equipos; también puede ser un problema de depósito único o multidepósito; la ruta puede contener nodos obligatorios y opcionales, puede incluir más de un destino, o puede que las rutas se limiten a un número máximo de horas de trabajo, etc.

Miguel Saiz, estudiante de doctorado del ICSO y miembro de la comunidad maker, y Ángel A. Juan, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, coordinan el proyecto en colaboración con el ICSO@IN3. Además, participan investigadores como Leandro do Carmo y Rafael Tordecilla, estudiantes de doctorado encargados de modelizar, ajustar y ejecutar los algoritmos; Alessandro Fusco, visitante del programa Erasmus+ de la Universidad de Bolonia y responsable de generar matrices de tiempo y distancia entre nodos; el Dr. Javier Panadero; el Dr. Pedro Copado; el Dr. Chris Bayliss, encargado de ofrecer apoyo en el desarrollo del código para adaptar los algoritmos del ICSO; la Dra. Laura Calvet y los estudiantes de máster visitantes Mariem Gandouz y John Fredy. También colaboran en el proyecto miembros del grupo de investigación WiNE y los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC , como el profesor Josep Jorba.

Aparte de esta alianza académica, la iniciativa también recibe el apoyo de empresas externas tanto de España como de Italia. Por ejemplo, participan el Dr. David López López, de la empresa española Fhios, y también la empresa italiana ACT Operations Research por medio de su representante, Paolo Marone, dado que son expertos en la toma de decisiones óptimas y llevan a cabo iniciativas similares en Italia.

Según Miguel Saiz, el trabajo realizado ha sido satisfactorio desde un punto de vista práctico, y ha sido validado por los voluntarios: «El retorno de los transportistas ha sido muy positivo. Todos pudieron completar las rutas que se les asignaron en unas seis horas, aproximadamente, como se esperaba, y pudieron efectuar todas las recogidas». Por otra parte, tal como afirma Saiz: «Las propuestas de ruta son muy útiles y las previsiones de tiempo son precisas. La mejor prueba para saber si son útiles es que la empresa de transporte nos pide ayuda diariamente de forma activa y directa para que preparamos las hojas de ruta».

Finalmente, la tarea realizada por el grupo de investigación ICSO demuestra la aplicabilidad de los algoritmos inteligentes en escenarios interdisciplinarios y reales. Normalmente, estos casos se caracterizan por su alta complejidad, y nuestros algoritmos son lo suficientemente flexibles para resolver problemas con características que cambian cada día.

Un artículo de Leandro do Carmo y Rafael Tordecilla, investigadores de l’IN3@ICSO.

L’ICSO@IN3 dona suport a la comunitat maker amb algorismes intel·ligents per a una logística eficient durant la crisi de la COVID-19

El brot de COVID-19 ha plantejat reptes inesperats que la nostra societat ha d’afrontar. La capacitat dels sistemes sanitaris arreu del món ha arribat al límit a causa de l’elevat nombre de pacients infectats, cosa que ha fet que augmenti dràsticament la demanda d’equips de protecció, com ara mascaretes quirúrgiques, respiradors i protectors facials. Tanmateix, fins ara molts governs no han estat capaços de proporcionar-los en les quantitats necessàries. La situació a la província de Barcelona, que ha registrat un dels índexs de casos de contagi més alts de l’Estat espanyol, no ha estat pas diferent. En aquest context, un grup de voluntaris es va organitzar per crear la comunitat maker . Aquesta comunitat dedica el seu temps i els seus recursos a fabricar de manera gratuïta equips de protecció, com ara protectors facials o ganxos per obrir portes homologats, amb les impressores 3D domèstiques. També s’organitzen per recollir tots aquests articles de cases particulars i lliurar-los als hospitals després de dur-hi a terme els procediments de desinfecció i de control de qualitat escaients. La comunitat maker té més de 13.000 voluntaris arreu de l’Estat espanyol, que han sumat esforços per afrontar aquesta greu crisi. Els voluntaris fabriquen aquests elements amb la coordinació de les autoritats sanitàries i seguint els protocols i les normes de protecció, seguretat i qualitat predefinits.

Un cop es fabriquen els equips de protecció a les cases particulars, el repte diari és recollir-los en aquests punts distribuïts geogràficament i després lliurar-los als hospitals i els centres de salut de diferents ciutats de Catalunya. Des del punt de vista logístic, l’objectiu principal és minimitzar els temps de transport, de manera que es puguin recollir els màxims articles possibles en un temps de transport raonable. Aquest objectiu també ajuda a limitar el temps d’exposició al virus dels transportistes i redueix el risc que pateixin un accident a causa de la fatiga.

Per afrontar aquest repte logístic, la comunitat maker va demanar ajuda al grup de recerca ICSO@IN3 , que ha desenvolupat algorismes intel·ligents per a escenaris de transport i mobilitat eficients durant els darrers anys. Així, doncs, des del 23 de març, diferents membres de l’ICSO es van sumar voluntàriament a aquest projecte amb l’objectiu de proporcionar cada vespre als transportistes els millors fulls de ruta possibles perquè els puguin fer servir l’endemà al matí. En pocs dies, els membres del grup van haver d’adaptar alguns dels algorismes de l’ICSO als diferents escenaris i característiques per donar resposta als diversos problemes que sorgeixen en les rutes de recollida i de lliurament, que canvien gairebé cada dia. Per exemple, alguns dies el problema es pot tractar com un problema de rutes de vehicles, altres dies com un problema d’orientació d’equips; també pot ser un problema de dipòsit únic o multidipòsit; la ruta pot contenir nodes obligatoris i opcionals, pot incloure més d’una destinació, o pot ser que les rutes es limitin a un nombre màxim d’hores de feina, etc.

Miguel Saiz, estudiant de doctorat de l’ICSO i membre de la comunitat maker, i Ángel A. Juan, professor dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació de la UOC , coordinen el projecte en col·laboració amb l’ICSO@IN3. A més, hi participen investigadors com ara Leandro do Carmo i Rafael Tordecilla, estudiants de doctorat encarregats de modelitzar, ajustar i executar els algorismes; Alessandro Fusco, visitant del programa Erasmus+ de la Universitat de Bolonya i responsable de generar matrius de temps i distància entre nodes; el Dr.Javier Panadero; el Dr. Pedro Copado; el Dr. Chris Bayliss, encarregat de donar suport en el desenvolupament del codi per adaptar els algorismes de l’ICSO; la Dra. Laura Calvet i els estudiants de màster visitants Mariem Gandouz i John Fredy. També col·laboren en el projecte membres del grup de recerca WiNE i dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació de la UOC, com ara el professor Josep Jorba.. A banda d’aquesta aliança acadèmica, la iniciativa també rep el suport d’empreses externes tant de l’Estat espanyol com d’Itàlia.

Per exemple, hi participen el Dr. David López López, de l’empresa espanyola Fhios, i també l’empresa italiana ACT Operations Research per mitjà del seu representant, Paolo Marone, atès que són experts en la presa de decisions òptimes i duen a terme iniciatives semblants a Itàlia.

Segons Miguel Saiz, la feina que s’ha dut a terme ha estat satisfactòria des d’un punt de vista pràctic, i ha estat validada pels voluntaris: «El retorn dels transportistes ha estat molt positiu. Tots van poder completar les rutes que se’ls van assignar en unes sis hores, aproximadament, com s’esperava, i van poder fer totes les recollides». D’altra banda, com afirma Saiz: «Les propostes de ruta són molt útils i les previsions de temps són precises. La millor prova per saber si són útils és que l’empresa de transport ens demana ajuda diàriament de manera activa i directa perquè preparem els fulls de ruta».

Finalment, la tasca duta a terme pel grup de recerca ICSO demostra l’aplicabilitat dels algorismes intel·ligents en escenaris interdisciplinaris i reals. Normalment, aquests casos es caracteritzen per l’alta complexitat, i els nostres algorismes són prou flexibles per resoldre problemes amb característiques que canvien cada dia.

Un article de Leandro do Carmo i Rafael Tordecilla,, investigadors de l’IN3@ICSO.

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