Aprendizaje federado mediante consenso

numeros escritos a mano MNIST

«Hacía frío, casi lo podía sentir atravesando el traje. Pero lo peor era la oscuridad, completa. Desde pequeño siempre le inquietaba. No era miedo, era una sensación extraña, como de estar a un palmo de una pared. De no poder verla pero sentir que estaba ahí. Ni una sola referencia para saber si estaba en un sitio diminuto o inmenso, encerrado en un zulo o de pie en una llanura infinita.

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Mapas de riesgo colaborativos mediante consenso: La Gomera

seciones censales coloreadas la gomera

¿Cómo de seguras son nuestras ciudades en relación al covid-19? ¿Podemos movernos sin peligro a contagiarnos? Si se produce un brote ¿qué partes de la ciudad se ven más afectadas? Los procesos de consenso pueden ayudarnos a elaborar mapas de riesgo del sitio en el que vivimos. Esto es lo que hubiera ocurrido durante el piloto de La Gomera.

En otra ocasión ya comenté un proyecto en el que estamos trabajando sobre usar de procesos de consenso para construir mapas de riesgo, de forma colaborativa y compartiendo información solo con contactos de confianza. Durante estos meses he recogido datos y ya podemos simular su funcionamiento de forma más precisa en cualquier zona. Aprovechando el análisis del piloto de Radar COVID en La Gomera, voy a usar esos mismos datos para hacer una demostración del funcionamiento del algoritmo de consenso y de los resultados que se podrían obtener con una aplicación que lo implemente. El resultado: un mapa que indica el riesgo de infección en cada una de las zonas censales en las que está dividida la isla de La Gomera.

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