O distanciamento social tem um papel fundamental no controle da propagação do novo coronavírus na população. No entanto, os protocolos adotados preveem um distanciamento uniforme para todas as cidades de um estado. Seus efeitos podem ser potencializados e, ao mesmo tempo, seus impactos sociais e econômicos reduzidos se tais medidas levarem em conta as particularidades de cada cidade ou região. Isso porque cada local se encontra em um estágio diferente da evolução da doença, e suas capacidades hospitalares também variam significativamente entre si.

Por isso, um grupo interdisciplinar, liderado por pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da Universidade de São Paulo (Cemeai/USP-São Carlos), desenvolveu um modelo cujo mecanismo matemático de controle permite simular quando, por quanto tempo e qual o nível de distanciamento deve ser implantado em cada localidade, a fim de evitar o colapso do sistema de saúde. O projeto ModCovid19 é apoiado no âmbito de uma parceria entre o Serrapilheira e o Instituto D’Or de Pesquisa e Ensino (IDOR). Acompanhe os resultados parciais.

Pesquisadores envolvidos:

Tiago Pereira da Silva (coordenador) – ICMC-USP
Adriano Barbosa – FACET-UFGD
Claudia Sagastizábal – Unicamp
Claudio Struchiner – UERJ
Dan Marchesin – IMPA
Francisco Louzada – ICMC-USP
Guilherme Goedert – University of Rome
Krerley Oliveira – UFAL
Luis Gustavo Nonato – ICMC-USP
Paulo Silva – Unicamp
Sérgio Lira – UFAL
Thales Vieira – UFAL

O objetivo deste projeto é desenvolver uma teoria matemática para descrever comportamentos emergentes em redes complexas de sistemas dinâmicos não-lineares. O cérebro, redes de potência, redes sociais, redes de proteínas e sensores em cidades inteligentes são exemplos dessas redes complexas, que têm um comportamento global misto, de tal modo que fenômenos relevantes ocorram em escalas de tempo finitas. Como consequência, esses sistemas não podem ser abordados por ferramentas usuais. A proposta preenche essa lacuna desenvolvendo uma teoria para fenômenos emergentes em redes complexas, podendo abrir enormes possibilidades, como a reconstrução das regras dos sistemas a partir do seu comportamento. Se bem-sucedida, a pesquisa poderá prever transições críticas e prevenir catástrofes.