Los modelos estadísticos juegan un papel cada vez más importante en el análisis de riesgos y ayudan a los Estados Unidos y otros países del mundo a mitigar los efectos de los desastres naturales y provocados por el hombre, dijo Siddhartha Sid Dalal durante una presentación en las Reuniones estadísticas conjuntas de 2015JSM 2015 ayer en Seattle.
Dalal presentó una charla titulada "Desafíos en el análisis de riesgos de sistemas complejos: desde el transbordador espacial Challenger y las bombas sucias hasta las drogas médicas y las sustancias químicas" en un almuerzo patrocinado por el Comité de Asociaciones Estadísticas de la Asociación Americana de Estadística ASA sobre asociaciones estadísticas entre la Academia, la Industria,y Gobierno SPAIG.
Dalal es científico de datos en jefe y vicepresidente senior de AIG, una organización internacional de seguros con clientes en más de 100 países y jurisdicciones. También es profesor adjunto que enseña minería de datos a estudiantes graduados en la Universidad de Columbia.
Si bien los modelos estadísticos pueden proporcionar información sobre los riesgos, el campo está experimentando un cambio radical provocado por los nuevos avances en tecnología y recopilación de datos, incluidos Big Data e Internet de las cosas IoT, dijo Dalal durante su presentación de almuerzo. IoT describela creciente red de objetos físicos o "cosas" integradas con electrónica, software, sensores y conectividad, lo que permite que estos objetos intercambien datos con sus fabricantes, sus operadores y otros dispositivos conectados.
Con la mayor capacidad de recopilar datos a través de IoT y analizar estos datos en tiempo real, el campo del análisis de riesgos está entrando en una nueva fase emocionante basada en el análisis de riesgo probabilístico en tiempo real. Este paradigma emergente puede permitir a los humanos gestionar mejor los riesgos asociadoscon sistemas complejos, incluidos los transbordadores espaciales que se lanzan a la órbita, materiales nucleares ilícitos que cruzan las fronteras nacionales y los efectos secundarios de los productos químicos e incluso las drogas médicas, explicó Dalal, quien es un experto en el campo del análisis de riesgos y fue nombrado por la Academia Nacional de Cienciasa un panel encargado de estudiar el desastre del Challenger. La investigación del panel demostró la capacidad de la ciencia estadística para predecir los riesgos para los transbordadores espaciales y convenció a la Administración Nacional del Aire y del Espacio NASA para establecer un grupo de evaluación probabilística de riesgos.
Los conjuntos de datos que permiten análisis de riesgos en tiempo real van desde pequeños conjuntos hasta terabytes de datos sobre los millones de contenedores de envío que ingresan a los puertos de EE. UU. A información médica sobre nuevos tratamientos con medicamentos. Si bien esta era basada en datos proporciona una gran cantidad de datos para permitirEl análisis de riesgo probabilístico en tiempo real, esta misma abundancia de datos puede dificultar la creación de sistemas de decisión unificados para el análisis de riesgo El análisis de riesgo depende de una fuerte toma de decisiones: los analistas buscan identificar diferentes tipos de riesgos, cuantificar los riesgos y sus consecuencias e inventarintervenciones para aumentar la resiliencia del mundo.
Hoy, las nuevas metodologías y tecnologías permiten una toma de decisiones más inteligente que mejora la capacidad de recuperación global. Estos métodos incluyen generar posibles escenarios de accidentes, combinar el poder de Big Data con técnicas analíticas de vanguardia para predecir la probabilidad de estos accidentes y trabajar pasivamente p. Ej., observando datos de accidentes de videos, así como activamente por ejemplo, aprovechando sensores e IoT para detectar y prevenir riesgos antes de que ocurran para construir un mundo más resistente, describió Dalal.
Los análisis de riesgo y resiliencia ya están jugando un papel clave en la política pública del gobierno de los EE. UU. Los ejemplos recientes incluyen el trabajo del Departamento de Seguridad Nacional para evitar que el material sucio de la bomba ingrese al país y la identificación de interacciones peligrosas de drogas por parte de la Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU.e Institutos Nacionales de Salud.
"La resiliencia global depende de la capacidad de la sociedad para identificar, cuantificar y comprender las consecuencias de los riesgos, desde riesgos para la salud, hasta eventos naturales como inundaciones, accidentes y otros. Para prepararse para los riesgos y recuperarse de sus consecuencias, debemos analizar ycomprender datos de nuestro pasado, así como obtener información sobre eventos futuros ", dijo Dalal a la audiencia.
"Big Data, las sofisticadas técnicas de modelado del aprendizaje automático y las estadísticas bayesianas, y las tecnologías de sensores nos ayudarán a hacer que la sociedad sea más resistente que nunca", concluyó.
JSM 2015 se llevará a cabo del 8 al 13 de agosto en el Centro de Convenciones del Estado de Washington en Seattle. Más de 6,000 estadísticos, en representación de la academia, los negocios y la industria, así como los gobiernos nacionales, estatales y locales, de numerosos países asistirán al NorteLa reunión de ciencias estadísticas más grande de Estados Unidos.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Asociación Americana de Estadística . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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