El motor de simulación en el que se basa el estudio, fue implementado como un trabajo práctico extendido de la materia de grado Simulación de Sistemas, de la cual son docentes el Dr. Parisi y el Dr. German Patterson. Diecinueve alumnos divididos en nueve equipos realizaron la programación de cada uno de los módulos que integran el simulador.
El supermercado ideal simulado considera datos tomados de sistemas reales, como: dimensiones típicas de pasillos y góndolas, tiempo de demora al tomar los productos y en las cajas, entre otras variables.
A partir de las trayectorias simuladas de los agentes es posible medir distancias entre los mismos y de ese modo generar indicadores. En función de la cantidad máxima de gente que se permita ingresar al sistema y la distancia social que se quiera respetar, se puede medir por ejemplo, cuántas interacciones vulneran esa distancia social requerida durante un cierto umbral de tiempo.
El aspecto de la distancia física es sólo uno de los aspectos a considerar entre otros para llegar a cuantificar el riesgo de contagio y propagación de enfermedades contagiosas. La metodología propuesta en el estudio, sería un aporte relevante para la construcción de procedimientos y protocolos en el contexto de la pandemia, permitiendo mantener bajos los riesgos para la salud mientras se establece una capacidad operativa máxima.
«Que alumnos de grado participen en un trabajo de investigación es una experiencia singular, muy provechosa tanto desde el punto de vista del aprendizaje, como para ayudar en un estudio potencialmente útil en estos tiempos de pandemia”, explicó el Dr. Daniel Parisi, quien desde hace dos décadas se dedica a la investigación de la dinámica de multitudes.
El simulador utilizado en esta investigación podría seguir desarrollándose a futuro hasta obtener un software de simulación genérico que permita, entre otros indicadores, caracterizar la distancia social en espacios cerrados.
El trabajo se encuentra on-line en: https://arxiv.org/abs/2009.04019
