Coronavirus, per MIT se si apre troppo presto sarà un disastro

Il prestigioso istituto della tecnologia di Boston ha calcolato con un avanzato algoritmo di intelligenza artificiale le possibili conseguenze di un ritorno alla normalità in tempi brevi, decretando che sarebbero catastrofiche.

Una fine del confinamento troppo affrettata potrebbe causare una "esplosione esponenziale" nel numero di casi di COVID-19. Ciò è previsto da un modello di Machine Learning sviluppato dal prestigioso istituto MIT (Massachusstes Institute of Technology) di Boston. Il contenimento è necessario per combattere COVID-19, ma rappresenta anche un vero flagello per l'economia. Questo è il motivo per cui la maggior parte dei paesi vuole iniziare il "deconfinamento" il più presto possibile, per evitare una crisi catastrofica.

Negli Stati Uniti, ad esempio, Donald Trump dichiara già che è tempo di "riavviare" il paese e autorizza i governatori dei vari stati a revocare il contenimento prima del primo maggio. Allo stesso modo, sebbene profondamente colpito dal virus, l'Iran è stato costretto ad abbandonare il contenimento per evitare il fallimento. In Italia, il deconfinamento è attualmente previsto per il 3 maggio 2020. Tuttavia, se facciamo affidamento sull'intelligenza artificiale, questa decisione potrebbe avere conseguenze disastrose.

Basandosi su dati disponibili al pubblico, equazioni epidemiologiche e apprendimento automatico, il MIT ha sviluppato un nuovo modello per prevedere la diffusione del coronavirus. A differenza di altri modelli predittivi, questo combina i dati disponibili su COVID-19 con una stima del numero di persone infette sulla base di una rete neurale. Ciò gli consente di prevedere in modo più efficace l'effetto del distanziamento sociale e delle misure di isolamento, e quindi l'impatto della revoca di tali misure. Questo modello si sta dimostrando efficace nel determinare la diffusione del virus fino al primo aprile 2020, in base ai dati raccolti da gennaio a marzo 2020. È quindi probabile che anche le sue previsioni per il futuro basate su dati attuali siano affidabili. Tuttavia, secondo questo modello di Machine Learning, un allentamento del confinamento o un deconfinamento nell'immediato o nel prossimo futuro porterebbe a "un'esplosione esponenziale" nel numero di casi di COVID-19.

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Sempre secondo le sue previsioni, la "scia" di infezione COVID-19 inizierà a scendere, in Italia e negli Stati Uniti, dalla prossima settimana. Questa è una buona notizia, ma sarebbe estremamente inappropriato decidere di rilasciare immediatamente le misure. Lo studio conclude che "allentare troppo presto le misure di quarantena avrebbe conseguenze molto più catastrofiche", rispetto alla seconda ondata di Singapore, secondo George Barbastathis, professore al MIT e sviluppatore del modello.

Foto | Kan Wu su Flickr