Auto a prova di cyber criminali
Anche le auto sono sempre più connesse e quindi esposte ad attacchi informatici. In un articolo di Changes, abbiamo raccontato come ci fosse grande preoccupazione tra le autorità
Numeri, statistiche, dati: entrano nelle nostre case, popolano le nostre bacheche social, occupano i nostri discorsi. Nell’epoca del nuovo coronavirus tutto passa da loro. Quanti contagiati e quanti guariti sono stati registrati oggi? Quante persone hanno perso la vita? E poi ancora: come sta cambiando il tasso di mortalità e letalità? Sono tutte domande su cui i centri di ricerca stanno fondando i loro algoritmi, sempre più raffinati, basati tutti sull’analisi dei dati. È la nuova matematica del virus.
Numeri, statistiche, dati, dicevamo. Un insieme di cifre e percentuali che guidano anche la gestione pubblica dell’emergenza, anche lei sempre più data driven. I primi sono stati ovviamente i cinesi, che hanno lanciato modelli matematici per capire l’evoluzione dell’epidemia, la curva del contagio e la previsione del suo andamento.
È stato lo studio dei dati a suggerire a Pechino l’isolamento della provincia dell’Hubei e della sua megalopoli Whuan, focolaio del virus con i suoi 11 milioni di abitanti. La big data analysis ha incrociato i dati di spostamento della popolazione, restituendo mappe utili alle autorità per circoscrivere i focolai. Attraverso i dati GPS raccolti, l’operatore telefonico China Mobile, per esempio, ha supportato le autorità a monitorare gli spostamenti delle persone infette e a tracciare una mappa del potenziale contagio, su cui si sono basati gli screening effettuati.
Intelligenza artificiale, sensoristica avanzata e alta tecnologia sono stati in Cina la base per rilevare tutti quei dati necessari per comprendere la mappa del contagio. Al centro di questi dati ci sono le informazioni sulla misurazione della temperatura corporea delle persone. La società cinese Megvii, per esempio, lo scorso 7 febbraio ha comunicato di lavorare su una soluzione che incrocia i dati del riconoscimento facciale, con quelli derivanti dalla rilevazione del corpo (body detection).
Di grande aiuto sono state poi per la Cina le oltre 200 milioni di telecamere di sicurezza, utilizzate per mappare i movimenti di eventuali soggetti infetti o per far rispettare le imposizioni di quarantena. Addirittura SenseTIme, una delle principali società di Intelligenza Artificiale cinese, ha lanciato un software di rilevamento della temperatura corporea senza contatto. Alibaba, invece, ha annunciato di aver sviluppato un algoritmo, basato sull’intelligenza artificiale, che permette di scansionare le persone affette da COVID 19 in appena 20 secondi tramite una TAC, con un tasso di accuratezza vicino al 96%. Un abbattimento consistente dei tempi diagnostici rispetto ai tamponi tradizionali. L’incrocio dei dati real time e sanitari è alla base poi di una app “close contact detector” che in Cina attraverso QR code è in grado di avvisare gli utenti entrati in contatto con un potenziale cittadino portatore del virus.
Anche nel nostro paese la ricerca matematica e statistica è scesa in campo per assistere epidemiologi e sanitari nella difficile battaglia di contenimento del virus. Lo ha fatto con l’arma che meglio sa maneggiare: l’analisi dei dati. «Insieme ad altri professori universitari ed esperti del campo – ha spiegato a Changes Alessio Farcomeni, ordinario di Statistica all’Università di Torvergata – abbiamo deciso di mettere al servizio dell’emergenza la nostra conoscenza, per contrastare scientificamente le tante bufale e statistiche dal nostro punto di vista eccessivamente allarmistiche, che nei primi giorni dell’emergenza italiana iniziavano a circolare».
Il gruppo di ricercatori riuniti nello Stat-19 Group ha messo a punto un modello per offrire una mano concreta al Sistema Sanitario. I primi risultati del loro studio sono stati scientificamente molto confortanti, tanto che «per quattro giorni consecutivi abbiamo prodotto proiezioni molto vicine ai dati quotidianamente comunicati dalla Protezione civile».
Ma come funziona il modello messo a punto dagli studiosi dello Stat-19 Group? «L’approccio – spiega il Prof. Farcomeni – prevede due fasi: la prima produce una stima del numero di tamponi effettuati ogni giorno, attraverso un modello INteger valued AutoRegressive (INAR), la seconda determina una stima del numero di nuovi casi positivi sulla base del numero di tamponi».
Nella matematica del contagio occorre partire da un numero: quello dell’R0 che in Italia è di circa 2,85. Un italiano contagiato può in pratica infettare quasi 3 persone. «Il fattore R0 non è costante, ma cambia nel tempo e nello spazio. Ad oggi il Covid-19 è molto contagioso ed è per questo che occorre insistere sulla permanenza a casa di tutti i soggetti», sottolinea Alessio Farcomeni. Abbassare l’R0, detto anche numero di riproduzione di base, e farlo arrivare sotto il valore 1 è l’obiettivo di tutte le politiche finalizzate a isolare i focolai, creando le cosiddette zone rosse. «Per perfezionare i nostri studi – conclude il Prof. Farcomeni – sarebbe utile avere accesso ad altre informazioni per misurare in maniera più precisa il processo epidemiologico: per esempio potremmo cercare capire quanti soggetti diagnosticati sono entrati in contatto con un soggetto infetto, ricostruendo così network e accurate mappe del contagio». Un lavoro descrittivo e previsionale che partendo dai dati ricostruisce lo stesso andamento dell’epidemia. «Le curve delle epidemie sono tutte molto simili: iniziale crescita lineare, poi crescita esponenziale (quella in corso in questi giorni), raggiungimento del picco (mantenuto per un certo tempo) e poi decrescita lineare o esponenziale. La cosa da evitare sono i picchi di ritorno». Dall’andamento di questa curva dipende il destino del nostro sistema sanitario, impegnato nell’evitare lo scenario più temuto: la saturazione delle terapie intensive. Nel frattempo a noi comuni cittadini non resta che fare una semplice e comoda cosa: restare a casa.