Estudo da Poli e MIT ajuda a diminuir risco de contágio por coronavírus usando simulações de fluxo de pessoas

A iniciativa reúne pesquisadores em busca de políticas de circulação que combinem saúde e produtividade

Interface da simulação de circulação de pessoas. Imagem: Daniel Mota
As áreas em verde, amarelo e vermelho indicam onde ocorre mais transmissões do vírus segundo a simulação. Imagem: Daniel Mota
É possível observar as pessoas contaminadas e saudáveis representadas pelos pontinhos coloridos. Imagem: Daniel Mota

Dentre os diversos projetos em desenvolvimento na Escola Politécnica (Poli) da USP para enfrentar a pandemia de coronavírus está uma solução que transpõe um problema real para a matemática, utilizando um software para prever situações estatisticamente e, assim, buscar a identificação do melhor cenário. Essa iniciativa é um estudo do fluxo de pessoas em ambiente de trabalho mitigando o risco de contaminação por doenças infectocontagiosas (como o coronavírus), coordenado pelo professor do Departamento de Engenharia de Produção da Poli, Daniel de Oliveira Mota, e sua equipe, em parceria com pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos. 

 

A ideia surgiu a partir da área de pesquisa de Mota, que sempre desenvolveu simulações partindo de dados e análises estatísticas. Com a pandemia, o pesquisador viu uma oportunidade de, com seu time, contribuir propondo soluções para enfrentar as circunstâncias emergenciais e, assim, suprir uma demanda da sociedade em relação a retomada das atividades profissionais (indústria e serviços) de forma segura. 

 

Apoiado pelo Edital de Combate ao COVID-19, da Amigos da Poli, o projeto propõe uma simulação digital (gêmeo digital ou digital twin) baseada em dados reais que servem de base para cálculos estatísticos sobre a circulação de pessoas em determinado ambiente de trabalho. No caso do estudo atual, o fluxo analisado é o escritório de uma empresa, porém o mesmo conceito pode ser aplicado a supermercados, hospitais, escolas e outros espaços de uso coletivo. Na visualização da simulação é possível observar as pessoas (agentes), portando e transmitindo a doença ou não, se movimentando em rotina como reuniões, refeitório, banheiro, entrada e saída. 

 

A partir disso, é possível contabilizar as probabilidades de contágio, além dos locais onde ocorreriam, considerando diversas variáveis, como o uso de máscaras, distanciamento entre as pessoas, incorporação de turnos ou até mesmo alterando o caminho utilizado para chegar em sua sala, por exemplo. Uma vez identificados os trajetos a serem percorridos e relacionando isso com as situações de contaminação, a simulação possibilita testar caminhos alternativos que reduzam a transmissão  do coronavírus entre as pessoas, diminuindo, assim, os riscos à saúde da população e auxiliando na adaptação da rotina produtiva às necessidades de proteção da comunidade. A prioridade aqui é com o bem-estar e a saúde das pessoas, e as mudanças sugeridas pelo projeto são simples e de implementação fácil. 

 

O estudo ainda possibilita testar diferentes variáveis e receber vários indicadores que, quando cruzados, revelam correlações valiosas para a proteção da população e a implementação de uma circulação saudável nos espaços de convívio social. 

 

Integram a equipe do professor Daniel Mota o aluno de graduação em Engenharia de Produção Otavio Araujo de Abreu e a aluna de mestrado do programa de Sistemas Logísticos Mariana Martins de Brito Sousa, além da equipe do City Science (grupo de pesquisa do Media Lab) do MIT. Para entrar em contato e saber mais sobre o projeto, envie e-mail para danielmota@usp.br