{"id":10871,"date":"2026-10-20T10:51:01","date_gmt":"2026-10-20T08:51:01","guid":{"rendered":"https:\/\/bifi.es\/?p=10871"},"modified":"2026-10-20T10:51:04","modified_gmt":"2026-10-20T08:51:04","slug":"yamir-moreno-director-del-bifi-obtiene-970-139-e-para-un-proyecto-pionero-que-utilizara-ia-para-anticipar-el-comportamiento-de-la-poblacion-ante-las-epidemias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bifi.es\/es\/yamir-moreno-director-del-bifi-obtiene-970-139-e-para-un-proyecto-pionero-que-utilizara-ia-para-anticipar-el-comportamiento-de-la-poblacion-ante-las-epidemias\/","title":{"rendered":"Yamir Moreno, director del BIFI, obtiene 970.139 \u20ac para un proyecto pionero que utilizar\u00e1 IA para anticipar el comportamiento de la poblaci\u00f3n ante las epidemias\u00a0"},"content":{"rendered":"\n<p><em>La Fundaci\u00f3n \u201cla Caixa\u201d ha seleccionado AIBEM como uno de los 32 proyectos financiados en su convocatoria de Investigaci\u00f3n en Salud 2026, a la que concurrieron 800 propuestas. Es la primera vez que la Universidad de Zaragoza lidera un proyecto seleccionado en esta convocatoria, un hito para la investigaci\u00f3n aragonesa.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Yamir Moreno, catedr\u00e1tico de la Universidad de Zaragoza y director del Instituto Universitario de Biocomputaci\u00f3n y F\u00edsica de Sistemas Complejos (BIFI), ha obtenido 970.139 \u20ac para liderar AIBEM (AI-Driven Behavioural Epidemic Models for Intervention Design), un proyecto que utilizar\u00e1 inteligencia artificial para anticipar c\u00f3mo se comporta la poblaci\u00f3n ante las epidemias.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Moreno recogi\u00f3 el galard\u00f3n el 15 de octubre en una gala celebrada en Barcelona, acompa\u00f1ado por la vicerrectora de Pol\u00edtica Cient\u00edfica de la Universidad de Zaragoza, Pilar Pina, y por Anxo S\u00e1nchez, de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), y Joan Benach, de la Universitat Pompeu Fabra (UPF), responsables de los equipos socios del proyecto.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La pandemia de COVID-19 evidenci\u00f3 que el cumplimiento de medidas sanitarias var\u00eda entre grupos sociales y a lo largo del tiempo. No obstante, los modelos epidemiol\u00f3gicos habituales siguen tratando el comportamiento humano como un par\u00e1metro fijo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>C\u00f3mo funcionar\u00e1 AIBEM&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El proyecto desarrollar\u00e1 modelos basados en agentes generativos (GABM), en los que cada individuo simulado est\u00e1 impulsado por un modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o, como los utilizados por ChatGPT o Gemini. Cada agente contar\u00e1 con un perfil propio (ocupaci\u00f3n, renta, barrio, creencias, confianza en las autoridades), as\u00ed como su memoria y sus objetivos. Los agentes interactuar\u00e1n entre s\u00ed, tomar\u00e1n decisiones y podr\u00e1n generar normas sociales.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Su comportamiento se contrastar\u00e1 mediante experimentos con personas reales y se integrar\u00e1 en modelos epidemiol\u00f3gicos, para analizar c\u00f3mo influyen esas diferencias en la transmisi\u00f3n de una enfermedad y en la eficacia de las medidas. El proyecto culminar\u00e1 en un conjunto de herramientas de acceso abierto con el que las autoridades sanitarias espa\u00f1olas y europeas podr\u00e1n evaluar las medidas antes de aplicarlas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>La equidad, eje central del proyecto<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>AIBEM analizar\u00e1 no solo si una medida funciona en promedio, sino para qui\u00e9n resulta eficaz y para qui\u00e9n no. Para ello, los modelos incorporar\u00e1n variables socioecon\u00f3micas que permitan comprobar c\u00f3mo las condiciones de vida de cada grupo influyen en su exposici\u00f3n a la enfermedad y en su capacidad para protegerse.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El proyecto incorporar\u00e1 un marco \u00e9tico y de gobernanza alineado con el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (EU AI Act), que contempla auditor\u00edas de sesgo, supervisi\u00f3n humana y revisiones independientes de equidad. Los modelos, datos y protocolos de validaci\u00f3n se publicar\u00e1n en abierto siguiendo los principios FAIR.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Tres equipos, tres l\u00edneas de trabajo&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>AIBEM se desarrollar\u00e1 entre noviembre de 2026 y octubre de 2029. La Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), a trav\u00e9s del equipo de Anxo S\u00e1nchez, realizar\u00e1 experimentos de comportamiento con participantes de perfiles socioecon\u00f3micos diversos mediante la plataforma IBSEN. La Universidad de Zaragoza, con el grupo COSNET del BIFI, desarrollar\u00e1 los agentes generativos y los integrar\u00e1 en los modelos epidemiol\u00f3gicos. Por \u00faltimo, la Universitat Pompeu Fabra (UPF), con el equipo de Joan Benach, convertir\u00e1 los resultados en herramientas de apoyo a la toma de decisiones de las autoridades sanitarias y evaluar\u00e1 c\u00f3mo afecta cada intervenci\u00f3n a los distintos grupos sociales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Fundaci\u00f3n \u201cla Caixa\u201d ha seleccionado AIBEM como uno de los 32 proyectos financiados en su convocatoria de Investigaci\u00f3n en Salud 2026, a la que concurrieron 800 propuestas. 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