Un colegio de León utiliza algoritmos para distribuir las mesas en las aulas minimizando el riesgo de contagio

El sistema analiza las dimensiones del aula y los obstáculos y ofrece la mejor solución para que quepa el mayor número de alumnos posible manteniendo la distancia de seguridad

Una de las clases del colegio Maristas San José de León con la distribución de mesas propuesta por el algoritmo.
Una de las clases del colegio Maristas San José de León con la distribución de mesas propuesta por el algoritmo.Sinfab

Los colegios se han llenado de mascarillas, botes de gel hidroalcohólico y señales en el suelo que indican la dirección en la que hay que caminar y la distancia de seguridad que hay que guardar con los de alrededor. Los profesores han tenido que resolver problemas nuevos para que los centros educativos sigan siendo seguros. Uno de ellos es cómo redistribuir el espacio en las aulas para que se pueda mantener la distancia de seguridad entre las mesas sin reducir el ratio de alumnos. El problema que se plantea es matemático y por eso un algoritmo puede ayudar a resolverlo.

Es lo que se ha propuesto un equipo de investigadores de la Universidad de León, que ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que analiza las dimensiones del aula y ofrece la distribución de mesas idónea para que quepa el mayor número de alumnos posible manteniendo la distancia de seguridad mínima de un metro y medio. El sistema se está aplicando con éxito desde hace alrededor de dos meses en el colegio Maristas San José de León, donde precisamente fueron a clase Javier Díez y Rubén Ferrero, dos de los ingenieros responsables del proyecto.

Cuando se planteó la vuelta a los colegios, el protocolo de la Junta de Castilla y León proponía colocar los pupitres en forma de zigzag para conseguir esa separación de metro y medio. “En algunas aulas no era factible porque las características del sitio no se adaptaban a esa distribución o porque no existía espacio suficiente”, explica Javier Díez, profesor ayudante de la Universidad de León en el área de ingeniería mecánica e investigador. “La propuesta de la Junta podía ser válida en algunos casos pero no era la más óptima”.

A la izquierda, la distribución de una de las aulas antes de aplicar el algoritmo. A la derecha, la propuesta del sistema de IA.
A la izquierda, la distribución de una de las aulas antes de aplicar el algoritmo. A la derecha, la propuesta del sistema de IA.Sinfab

Con la ayuda de la inteligencia artificial, encontraron la manera de distribuir las mesas de forma óptima para que se adaptaran a las características del aula. “Al final, no obtenemos una propuesta modelo que sirva para todas las clases, sino que podemos personalizar la distribución para cada espacio dependiendo del tamaño, los obstáculos o las peculiaridades de la habitación”, explica Rubén Ferrero, estudiante del máster de ingeniería aeronáutica de la Universidad de León e investigador. También puede ser útil aplicado a la separación de mesas de una terraza, el interior de un bar o una oficina.

Cuando hay que separar un conjunto de mesas, lo primero que se le ocurre a una mente humana es hacer filas y columnas, pero esta solución puede desaprovechar mucho espacio y obligar a desdoblar aulas. “El resultado de colocar los pupitres según dice el algoritmo puede parecer un poco caótico al ojo humano: no están ordenados o alineados, pero están perfectamente separados”, explica José Javier Díez Fernández, profesor del centro donde se ha probado este sistema. En el colegio Maristas San José ya hay dos aulas donde se ha aplicado el algoritmo, que ha permitido mantener el mismo número de alumnos con una separación de entre 1,8 y 2 metros entre las mesas.

Para entrenar al sistema, los investigadores crearon un modelo con las dimensiones del aula, los obstáculos, las medidas de los pupitres y el área donde se podían colocar. Utilizaron un algoritmo genético, una técnica de inteligencia artificial inspirada en la idea de que el que sobrevive es el que está mejor adaptado al medio, la misma en la que se basa la teoría de la evolución de Darwin. Permite transformar la resolución de cualquier problema en un conjunto de soluciones en el que cada una de ellas funciona como si fuera un individuo: el mejor adaptado (la solución más óptima) gana. Se aplica cuando hay muchas soluciones potenciales a un problema.

Antes de preocuparse por los pupitres y las aulas, Díez, Ferrero y su equipo estaban trabajando en la distribución de sensores en coches inteligentes. El problema que tenían que resolver en ese caso era esencialmente el mismo, así que pensaron que podría aplicarse el mismo algoritmo. “Algunos de nuestros familiares cercanos son docentes y nos confirmaban lo que veíamos en las noticias: necesitaban una solución para la distribución de los alumnos en las aulas”, cuenta Díez. “Volvimos a nuestro colegio de toda la vida para proponerles soluciones”.

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