Un algoritmo permite organizar la ayuda humanitaria después de una catástrofe natural

Los terremotos que asolaron a Nepal entre abril y mayo de 2015 mataron a más de 9.000 personas, dejaron otras 22.000 heridas y afectaron a casi un millón de familias. A los supervivientes les quedó un país bajo escombros y, en las áreas más perjudicadas, alrededor de un millón de personas se quedaron sin agua potable, porque solo les llegaba a través de una red de fuentes públicas, arrasadas por los sismos. La solución para este problema surgió en Canadá, donde un grupo de investigadores de la Universidad HEC Montreal creó un algoritmo matemático para dibujar un plan completo de abastecimiento de agua sin nunca haber visitado el sitio. La tragedia ahora se repite en Turquía y Siria, y este proyecto, con algunos ajustes, podría ser aplicado para repartir ayuda humanitaria tras los dos seísmos de este lunes, que ya han dejado más de 11.000 muertos en ambos países.

La investigadora postdoctoral de la Universitad Pompeu Fabra y coautora del proyecto, Jessica Rodríguez-Pereira, detalla que se podría hacer “retoques al modelo” algorítmico y, con datos geográficos de la zona, ubicar los sitios más adecuados para, por ejemplo, llevar a cabo el reparto de comida, de agua embotellada o para montar los servicios médicos. “No vas a poder abrir muchos centros y vas a querer que la gente esté cercana, entonces [el programa] puede hacer este balance para localizar los puntos de ayuda”, explica. Esta experta recibió, junto a la doctora en Matemáticas y Ciencias de la Computación Selene Silvestri, el Premio de la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa y de la Fundación BBVA el 18 de enero por este trabajo, como la mejor contribución aplicada a un problema real, con un impacto social.

El objetivo que tenían era establecer los mejores puntos para construir las nuevas fuentes comunitarias de agua en el distrito nepalí de Dolakha, próximo a las cordilleras del Himalaya, considerando la geografía y las necesidades de la comunidad. Pero algunos factores convertían a este rompecabezas en algo más complicado: las zonas afectadas se encontraban en un lugar montañoso, mayoritariamente rural, de escasos recursos y con una población vulnerable. Además, la red que uniría los manantiales a las fuentes tenía que ser gravitacional, es decir, sin bombeo de agua.

Lo ideal, tal y como explica Selene Silvestri, sería que cada persona tuviera una fuente en su casa, pero eso “no era factible”. Por lo que habría que construir el menor número posible de estaciones de agua, bajo un criterio establecido por las autoridades: las personas no deberían caminar más de 250 metros en horizontal u 80 metros en vertical hasta la fuente más cercana.

El equipo usó imágenes satelitales, cedidas por un equipo de la Universidad de Salzburgo, en Austria, para conocer el terreno montañoso, la localización de los manantiales y la ubicación de la población. Jessica Rodríguez-Pereira detalla el proceso de traducir las imágenes al lenguaje matemático. “Tenemos un mapa, pero lo transformamos en una rejilla, donde cada celda está identificada por una coordenada. Entonces utilizamos esos números y construimos un grafo que tiene puntos y conexión entre los puntos. Luego olvidamos el mapa y guardamos los datos que obtuvimos”, cuenta a EL PAÍS, antes de la ceremonia de premios en la Fundación BBVA.

Rodríguez-Pereira subraya que, tras una catástrofe, labores similares suelen ser ejecutados a partir de la experiencia de una o más personas que conocen el terreno y dibujan “a mano” un plan de reconstrucción. “No tenemos la solución hecha a mano para comparar. Pero, en otras aplicaciones, sabemos que generalmente hay mejoras cuando se usan las matemáticas”, sostiene la profesora de la Escuela de Economía de Barcelona.

El algoritmo desarrollado por el equipo es algo similar al empleado por empresas como Amazon para organizar la logística de distribución de paquetes. Detrás de la rapidez en la entrega, están una fórmula matemática y un código que procesan, de manera muy veloz, varios datos: el punto de partida, el de llegada y las posibles rutas. “Tienen varias personas en diferentes lugares para entregar los paquetes. Si el repartidor decide entregarlos utilizando un orden alfabético, puede funcionar, pero no es la manera más inteligente. Lo mejor sería mirar dónde están ubicados y tratar de identificar los caminos más cortos para visitar a todos ellos”, asegura Selene Silvestri, que viajó de Italia a Madrid para recibir el galardón.

Se trata de un trabajo muy complejo para ser efectuado por un humano, porque requiere estudiar demasiadas combinaciones. Por otro lado, la inteligencia matemática y un ordenador pueden resolverlo fácilmente. Silvestri, que actualmente trabaja para la empresa de análisis de datos FICO, considera que la belleza de la optimización matemática es la capacidad de traducir un problema en un modelo numérico que encuentra, entre todas las posibles soluciones, cuál es la mejor. “Este tipo de planteamiento es el adecuado cuando se tiene que ahorrar dinero y tiempo, y cumplir con la necesidad de las personas. Ha sido muy bonito e interesante. Y también un reto por muchas razones”, subraya.

La solución se implementó en Nepal casi cuatro años después de los terremotos y, para ese momento, las autoridades locales ya habían reconstruido, aunque de manera improvisada, nuevas fuentes de agua para que la gente pueda sobrevivir. “Nosotros presentamos una red completa, desde cero, como si no hubiera nada. Pero ellos necesitaban tener algo funcionando a lo largo del tiempo, así que, probablemente, el resultado final fue una mezcla. Brindamos una herramienta científica para analizar lo que ya habían hecho y lo que aún necesitaban hacer”, pondera Silvestri.

La fórmula matemática usada en el proyecto está disponible en el artículo publicado en la revista Computers & Operations Research y el equipo está dispuesto a colaborar con futuras aplicaciones, como en el caso de Turquía y Siria. “Se podría poner en contacto con nosotros alguna ONG u organización gubernamental y podemos ejecutar el programa. O si hay un equipo técnico que tenga conocimiento de investigación operativa y de algoritmos, también pueden utilizar el código directamente”, afirma Jessica Rodríguez-Pereira por teléfono este martes.

“Para otra red de distribución de agua con el sistema de gravedad, lo único que tenemos que cambiar son los datos. Si es otro sistema, tenemos que modificar la parte del algoritmo que determina la distribución y lo demás se mantendrá. Es posible adaptarlo”, dice la investigadora y prosigue: “Es la primera vez que tenemos tanta visibilidad y una ceremonia. Para mí, también la primera vez que recibo un premio en dinero. Sienta muy bien que tu trabajo sea reconocido a este nivel, sobre todo porque somos jóvenes en nuestro campo. Por lo general, ves a tus profesores ahí, no a ti”, concluye Rodríguez-Pereira, que ha recibido el galardón con emoción al lado de su colega.

Los científicos Gilbert Laporte y Marie-Ève Rancourt, ambos de la Universidad HEC Montreal, también recibieron el premio, que tuvo una dotación de 6.000 euros. El trabajo fue desarrollado entre 2017 y 2019, periodo en el cual Rodíguez-Pereira y Silvestri realizaban estudios postdoctorales en la institución canadiense.

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