Reti neurali "physics-informed" per modelli epidemiologici

La malattia COVID-19 associata alla sindrome respiratoria acuta grave da coronavirus 2 (SARS-CoV-2) ha rappresentato una grave minaccia per la salute pubblica e l’economia globale sin dalla sua scoperta in Cina, nel dicembre del 2019. Gli studiosi hanno effettuato numerosi studi ed in particolar modo l’applicazione di modelli epidemiologici costruiti a partire dai dati raccolti, ha permesso la previsione di diversi scenari sullo sviluppo della malattia, nel breve-medio termine. Gli obiettivi di questa tesi ruotano attorno a tre aspetti: i dati disponibili sulla malattia COVID-19, i modelli matematici compartimentali, con particolare riguardo al modello SEIJDHR che include le vaccinazioni, e l’utilizzo di reti neurali ”physics-informed” (PINNs), un nuovo approccio basato sul deep learning che mette insieme i primi due aspetti. I tre aspetti sono stati dapprima approfonditi singolarmente nei primi tre capitoli di questo lavoro e si sono poi applicate le PINNs al modello SEIJDHR. Infine, nel quarto capitolo vengono riportati frammenti rilevanti dei codici Python utilizzati e i risultati numerici ottenuti. In particolare vengono mostrati i grafici sulle previsioni nel breve-medio termine, ottenuti dando in input dati sul numero di positivi, ospedalizzati e deceduti giornalieri prima riguardanti la città di New York e poi l’Italia. Inoltre, nell’indagine della parte predittiva riguardante i dati italiani, si è individuato un punto critico legato alla funzione che modella la percentuale di ricoveri; sono stati quindi eseguiti numerosi esperimenti per il controllo di tali previsioni.

¡Últimas noticias! Fenómenos lingüísticos de los titulares en la prensa digital de Argentina, España y México.

Este trabajo fin de grado busca analizar gramaticalmente los titulares de la prensa digital de tres países hispanoamericanos, Argentina, Españay México, para determinar si existe una variación significativa entre ellos. Para tal fin, se cuenta con un corpus de 1091 noticias recopiladas en distintos períodos de tiempo, todas ellas sobre un tema, elegido por su relevancia actual, a saber, la crisis de coronavirus. Este trabajo se centra exclusivamente en los titulares de las noticias, sin considerar las otras partes que componen una noticia y se articula en torno a una investigación empírica exploratoria que parte de una pregunta de investigación muy sencilla: ¿Existen diferencias linguísticas evidentes entre los titulares de la prensa digital de estos tres países? La investigación exploratoria suele conducir a hipótesis que generen a posteriori estudios de comprobación más exhaustivos. En nuestro caso, los resultados de este estudio podrían llevar a la siguiente hipótesis: existen diferencias lingüísticas entre los titulares de la prensa de estos países, que se manifiestan en rasgos definitorios propios.