Ayuda humanitaria“La distribución de ayuda humanitaria es más justa gracias a las matemáticas”

El grupo de Teresa Ortuño (Alicante, 1966), en el Instituto de Matemática Interdisciplinar de la Universidad Complutense de Madrid, ha trabajado durante años en el desarrollo de modelos matemáticos para optimizar la logística comercial. Ahora, la investigadora está usando su experiencia para mejorar el reparto de ayuda humanitaria tras una catástrofe. Eso sí, con otros criterios que no tienen nada que ver con el beneficio económico.

Según explica a Sinc, ella y su equipo han desarrollado el Sistema de Distribución de Ayuda Humanitaria (HADS, por sus siglas en inglés). “Es un modelo similar a los que puede tener Amazon para organizar la distribución, con la diferencia de que en la organización del reparto de ayuda después de un desastre lo que buscamos es que se haga de manera segura, equitativa y con un tiempo de respuesta adecuado”.

En la industria, su grupo ha trabajado con empresas como Endesa, Renfe, Adif y Bazán para las que han desarrollado distintos modelos de optimización en logística. “Vimos que esos sistemas podrían ser aplicables al reparto humanitario, pero sin trasladarse tal cual, porque los objetivos que se persiguen son distintos –insiste–. En una aplicación comercial prima la máxima rentabilidad al mínimo coste. En cambio, en una humanitaria se trata de salvar vidas”.

El terremoto de Haití como caso de estudio

Para desarrollar el sistema HADS, el equipo de Ortuño hizo un estudio a posteriori sobre cómo se hubiera podido organizar la distribución de ayuda tras el terremoto de Haití de 2010. “Un desastre en el que ocurrió todo lo peor que podía suceder”.

Según Ortuño, “no fue tanto por la intensidad del terremoto, sino por la vulnerabilidad de la zona. Además, se cayeron los centros desde los que normalmente se organiza la ayuda inmediata, incluyendo la sede de Naciones Unidas de Puerto Príncipe. Los primeros días el puerto y el aeropuerto estuvieron cerrados. Y a ello se sumó que al ser una zona tan pobre y sin recursos, se produjeron problemas de seguridad, como asaltos”.

“Nuestro sistema tiene en cuenta la seguridad de los encargados del reparto, que ha de hacerse en un tiempo razonable”

“Nuestra herramienta intenta que la ayuda llegue a todos aunque sea para repartirles un tanto por ciento de sus necesidades, que poco a poco podrá ir aumentando. También tiene en cuenta la seguridad de los encargados de distribuir esa ayuda, cuyo reparto debe hacerse en un tiempo razonable”.

Para resolverlo matemáticamente, “hemos usado modelos de optimización que obtienen la mejor solución entre todas las posibles y que, a la vez, son multicriterio, ya que tienen cuenta no solo un aspecto sino todos a la vez: la equidad, la fiabilidad, la seguridad y el tiempo”.

La experta añade que “los modelos logísticos humanitarios pueden ser más complejos que los comerciales porque tiene que hacer frente a más cuestiones inesperadas. El nivel de incertidumbre suele ser mucho mayor y la manejamos con modelos estocásticos”.

“Para gestionar la incertidumbre sobre si una vía puede bloquearse por réplicas de un terremoto o el peligro de asaltos, maximizamos la probabilidad de llegar al destino y minimizar los riesgos”, subraya.

Ortuño recalca que su modelo “sirve para la ayuda a la toma de decisiones y sus destinatarios son los expertos de las organizaciones humanitarias que están en el terreno. Lo que hacemos es proporcionar a estos gestores elementos objetivos que les sirvan para dar con la solución más adecuada”.

“Por ejemplo –indica– en zonas de riesgo de ciclones, inundaciones o sequías tienes que decidir dónde colocas un almacén y qué pones dentro para hacer frente a las emergencias anuales. En países en vías de desarrollo no puedes guardar recursos cuando no hay para el día a día, pero si ocurre algo es importante iniciar el reparto hasta que llegue ayuda internacional. Las 72 primeras horas son clave. Con la información histórica sobre ciclones y sequías trabajamos para hacer las estimaciones”.

“Proporcionamos a los expertos de las ONG elementos objetivos que les sirvan para dar con la solución más adecuada”

Por el momento, HADS no ha salido del ámbito académico. Además del terremoto de Haití, los investigadores han simulado su modelo de logística humanitaria con las inundaciones de Pakistán de 2010 y la hambruna de Níger en 2005. Los resultados se han publicado en la revista European Journal of Operational Research.

El objetivo de este estudio, publicado este año, “es facilitar tareas científicas básicas como la replicabilidad y la comparación de modelos dentro de la comunidad de investigación de operaciones humanitarias”, dice.

Software de libre acceso

El grupo ha desarrollado otra herramienta, denominada Rec-HADS, tomando como referencia el terremoto de Haití. “Es un sistema combinado de distribución de ayuda y de recuperación de infraestructuras. Imagina que se han cortado vías de acceso y que tienes dinero y recursos para recuperar alguna de ellas. El modelo te ayuda a decidir cuáles son las primeras que conviene restaurar para que el reparto de ayuda sea el mejor posible”.

Para Cruz Roja han creado el Sistema Experto para el Diagnóstico en Desastres (SEDD), “que estima las consecuencias de una catástrofe cuando acaba de ocurrir e indica una magnitud en número de muertos, heridos y afectados con el objetivo de ayudar a la ONG a organizar la intervención”.

Ahora el equipo está buscando financiación para convertir sus herramientas en programas de software de libre acceso. “No podemos ofrecerle a una organización humanitaria un modelo matemático, debe ser una solución informática que se pueda utilizar de forma fácil y se integre con sus sistemas de información. Y en ese paso es en el que estamos trabajando ahora”, concluye.