Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado nuevos modelos informáticos para mejorar la capacidad de los bancos de alimentos para alimentar a tantas personas como sea posible. lo más equitativamente posible, al tiempo que reduce el desperdicio de alimentos.
Los bancos de alimentos sirven como redes, recolectando alimentos de diferentes fuentes y distribuyéndolos a agencias locales que luego los comparten con las personas necesitadas. Los investigadores, quien lanzó este proyecto hace ocho años, rápidamente se dio cuenta de que existe una gran incertidumbre en las operaciones de los bancos de alimentos. Tanto la oferta como la demanda fluctúan, como anticiparon los investigadores.
"Pero encontramos esa capacidad, la capacidad de las agencias locales para recolectar, transporte, almacenar y distribuir alimentos - también fue variable, "dice Julie Ivy, profesor de ingeniería industrial y de sistemas en NC State y coautor de un artículo sobre el trabajo. "Estas agencias suelen ser pequeñas y dependen en gran medida de los voluntarios.
"Nuestro objetivo era desarrollar modelos que tengan en cuenta la incertidumbre en la capacidad de una red de bancos de alimentos y puedan ayudar a los bancos de alimentos a distribuir alimentos de manera eficiente y equitativa, asegurando que todas las regiones atendidas por el banco de alimentos sean tratadas de manera justa, mientras se minimiza el desperdicio de alimentos".
"Nuestro trabajo aquí se llevó a cabo con el Banco de Alimentos del Centro y Este de Carolina del Norte, pero estos son desafíos que son comunes a la mayoría, si no todos, Banco de comida, así como para las redes nacionales de recolección y distribución de alimentos, como Feeding America, "dice Irem Sengul Orgut, un ex Ph.D. estudiante de NC State y autor principal del artículo. Orgut ahora funciona para Lenovo.
Para este proyecto, los investigadores desarrollaron dos modelos, que se pueden utilizar conjuntamente. El primer modelo usa datos históricos para establecer rangos de cuánta capacidad tiene cada condado. El modelo luego usa esos rangos, en conjunto con las necesidades de cada condado, para determinar cómo se deben distribuir los suministros de alimentos.
El segundo modelo tiene en cuenta la necesidad y la capacidad de cada condado, o la capacidad de distribuir alimentos de manera oportuna, para tratar de alimentar a la mayor cantidad de personas posible. lo más equitativamente posible, en todos los condados antes de que la comida se eche a perder.
"Algunos condados tienen agencias con más voluntarios, más almacenamiento refrigerado, o mejores recursos de transporte, permitiéndoles distribuir más comida antes de que se eche a perder, "dice Reha Uzsoy, coautor del artículo y profesor distinguido Clifton A. Anderson en el Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas Edward P. Fitts de NC State. "Pero si esos condados obtienen toda la comida, no sería equitativo, otros condados sufrirían. El segundo modelo tiene como objetivo encontrar el mejor equilibrio posible de esos dos factores ".
"Ahora tenemos estos dos modelos, que son bastante complejos, ", Dice Ivy." Actualmente estamos trabajando con el Banco de Alimentos Regional de Los Ángeles y el Banco de Alimentos del Centro y Este de Carolina del Norte para encontrar formas de implementar modelos que sean fáciles de usar para el personal y los voluntarios del banco de alimentos ".
Específicamente, los investigadores están trabajando con la Universidad A&T de Carolina del Norte y una compañía llamada Performigence para desarrollar software que pueda usarse para expandir estos modelos y ponerlos en uso. Ese trabajo se está realizando con el apoyo de la National Science Foundation, con el número de concesión 1718672, titulado PFI:BIC - Flexible, Equitativo, Eficiente, y Distribución Efectiva (FEEED).
"Este trabajo es relevante para los bancos de alimentos, en general, pero las cuestiones fundamentales también son relevantes para los esfuerzos de socorro en casos de desastre, "Dice Ivy". cualquier situación en la que exista un recurso escaso, una necesidad de equidad, y un sólido conjunto de desafíos en la distribución del recurso. Como resultado, esto también puede ser de interés para los investigadores de socorro en casos de desastre ".
