Sviluppato da un team del DET un modello predittivo sull’andamento dei contagi COVID-19 in Italia

Un gruppo di ricercatori del DET- Dipartimento di Elettronica del Politecnico guidato dal professor Giuseppe Calafiore ha sviluppato una variante di un Modello SIR - Susceptible-Infected-Recovered, già utilizzato per lo studio dei fenomeni infettivi, e tramite opportune tecniche numeriche lo ha perfezionato ai fini dell’analisi e della predizione dell’andamento del contagio del Covid-19 in Italia.

Il modello standard è stato modificato introducendo nuovi parametri, tra cui il numero dei positivi rilevati in rapporto al numero di contagiati effettivi, evidentemente ignoto. Andamento infetti attivi rilevati (0=28 febb)

La rilevazione originale è durata dal 24 febbraio al 30 marzo e si è basata sui numeri forniti dalla Protezione Civile, sia aggregati sia differenziati per regione, e ha consentito di individuare un valore approssimativo di 63 per il fattore relativo alla proporzione contagi rilevati/contagi effettivi, e di stimare il tasso di infettività, il tasso di mortalità e quello di guarigione relativi all’epidemia. Le stime ottenute sono sostanzialmente in linea con quelle fornite dall’Imperial College Team di Londra, al momento principale riferimento condiviso dalla comunità scientifica, e questo avvalora ancora di più le analisi e le proiezioni ottenute.

I dettagli del modello sono illustrati in un articolo disponibile sul repositorio arXiv della Cornell University firmato da Giuseppe C. Calafiore e Carlo Novara – entrambi docenti del Dipartimento di Elettronica del Politecnico - e da Corrado Possieri del CNR.

Il modello viene mantenuto aggiornato giorno per giorno con i nuovi dati disponibili. Alla data odierna (1 Aprile 2020), il modello mostra che il picco dei contagi attivi è stato raggiunto, e indica una plausibile evoluzione del contagio stesso nei mesi a venire.