En estos momentos de incertidumbre en el que la ciudadanía pone en duda absolutamente todo, la población necesitan certezas a las que agarrarse. Tal vez no ayude mucho a la confianza de los individuos decir que las apps de detección de Covid-19 no funcionan como deberían, pero parece ser que es cierto. No lo decimos nosotros, lo dice Matt Burguess en Wired, quien cita a Douglas Leith, presidente de sistemas informáticos del Trinity College de Dublin, la Universidad más antigua de Irlanda: “Son bastante poco fiables”. La razón fundamental es que Bluethooth no fue diseñado para el rastreo de contactos, y además, por si esto fuera poco, afirman expertos consultados, es troleable.
Un experimento realizado en un tranvía por Douglas Leith, toda una autoridad en estas materias,y su colega Stephen Farrell ha evidenciado que la intensidad de la señal no calculaba las distancias de manera efectiva en ese escenario. Utilizaron las reglas de detección de aplicaciones de las aplicaciones italianas, suizas y alemanas para su experimento. Descubrieron que se observaron rangos similares de intensidad de señal tanto entre teléfonos que están a menos de dos metros de distancia como entre teléfonos que están a más de dos metros de distancia, incluso hasta cinco metros. Tales diferencias podrían tener un gran impacto en la transmisión Covid-19, pero Bluetooth no es lo suficientemente sensible como para detectarlas. En el caso del tranvía es el metal, las paredes metálicas, el piso, el techo. Y eso puede aplicarse, según fuentes consultadas por Escudo Digital pertenecientes al ámbito de la tecnología, a los trenes de cercanías y vagones de metro de nuestro país.
Se podría dar el caso de una persona que está demasiado lejos para contagiar a otra, y se la clasifica como positivo, sin tener en cuenta otras circunstancias del entorno: si lleva mascarilla, si estaba en un entorno abierto o cerrado, o si había una pared por medio...
Según expertos españoles del ámbito tecnológico consultados por Escudo Digital, el tema es de gran relevancia en un momento en que “ o hay datos fiables o no valen de nada los rastreadores. Es un tema fundamental. El Bluetooh falla porque cada fabricante tiene unos criterios distintos a la hora de hacer la medición de la potencia, y estamos trabajando en las potencias más altas, por lo que hay una gran saturación”· En estos momentos, determinar una distancia entre un metro o dos metros es prácticamente imposible.
Esto tiene unas repercusiones muy importantes para las personas que utilicen estas apps y que realmente no hayan estado expuestos al contagio, “porque estamos hablando de una función cuadrática”.
La superficie del círculo es al cuadrado. Un radio de un metro no es el doble de un radio de dos metros. Sería el caso de una persona que está demasiado lejos para contagiar a otra, y se la clasifica como positivo, sin tener en cuenta otras circunstancias del entorno: si lleva mascarilla, si estaba en un entorno abierto o cerrado, o si había una pared por medio.
"Lo que menos necesitamos en estos momentos son falsos positivos"
Es fácil incidir que cuando estábamos en la llamada nueva normalidad y nos podíamos permitir el lujo de trabajar con falsos positivos y filtrarlos, porque no estaban saturados los sistemas, las PCR se hacían en tiempo, estas limitaciones del sistema de detección no tenían graves repercusiones.
El problema es que estamos en una situación de crisis en muchos lugares de España, afirman fuentes relacionadas con el ámbito de la sanidad, y “lo que menos necesitamos son falsos positivos”, añaden nuestras fuentes.
Bluetooth no fue diseñado para los rastreos y funciona en el mismo ámbito de frecuencia que los microondas
En el corazón de todas las aplicaciones de rastreo de contactos basadas en Bluetooth hay un tema fundamental: si realmente ayudan en la lucha para frenar la propagación de Covid-19. Si son efectivos o no, se puede juzgar por dos factores: epidemiológica y técnicamente. Pero, meses después de la pandemia, todavía no hay respuestas claras.
"Hay al menos cuatro cosas que pueden tener un gran efecto en el rendimiento", afirma el científico Douglas Leith en Wired. Ninguno de estos es una sorpresa para los ingenieros, agrega, ya que Bluetooth funciona en la misma banda de frecuencia que los hornos microondas y las frecuencias están bien estudiadas. El tipo de teléfono, incluidas las antenas, los conjuntos de chips y la forma en que se combinan, pueden variar el rendimiento de Bluetooth. La forma en que se probó la aplicación antes de ser lanzada al público también puede tener un impacto, al igual que los materiales del entorno donde se utiliza la aplicación. Solo hay que pensar en las paredes de hormigón gruesas frente a ventanas de cristal delgadas. Todos estos alteran el RSSI registrado.
Par colmo, influye donde está ubicado el móvil: "Ves fluctuaciones debido a pequeños cambios en la orientación relativa del teléfono", dice Leith. Si su teléfono está en su bolsillo trasero, la señal transmitida a alguien sentado o parado frente a usted será muy diferente a si estuviera en su bolsillo delantero".
"Decirle a las personas que se aíslen cuando hay menos riesgo de que tengan coronavirus puede dañar profundamente la confianza en el sistema general de seguimiento y geolocalización, así como su subsistencia"
En estos temas es preciso hablar alto y claro porque está en juego la economía del país. Decirle a las personas que se aíslen cuando hay menos riesgo de que tengan coronavirus puede dañar profundamente la confianza en el sistema general de seguimiento y geolocalización, así como su subsistencia-. Y no poder identificar a las personas que pueden haber contraído el virus es también muy grave, señala el mencionado artículo.
Ante todo hay que comprender que es Bluetooth Low Energy, el sistema que utilizan las aplicaciones de rastreo de contactos en casi todo el mundo, que incluyen las que utilizan los protocolos de Apple y Google. La pérdida de intensidad de la señal entre un transmisor en un teléfono y el receptor en otro dispositivo se utiliza como una forma de determinar la distancia entre los teléfonos. Se utiliza, según explica con todo detalle Wired, calculando la distancia entre teléfonos cada dos y cinco minutos. La base fundamental de el sistema en la mayoría de países del mundo es dar por hecho que el virus puede transmitirse de una persona a otra a una distancia de dos metros. Pero sabemos que los baremos de seguridad de la distancia mínima no son iguales en todos los países.
Hay que tener en cuenta que Bluetooth opera en la banda de 2.4 Ghz y tiene un alcance entre 10 y 30 metros, lo que, según ingenieros consultados, no es un alcance adecuado para medir distancias de menos de 2 metros. Aunque un ingeniero de Google negó que se estuviera usando, cabe la posibilidad de usar RSSI (Received signal strength indication)
Supongamos que el ingeniero de Google no estuviera diciendo toda la verdad. Hay otros problemas.
a) Cada fabricante de chipsets de Bluetooth tiene su propia escala para medir la potencia de la señal recibida, lo que implica que hay que tener en cuenta todas las implementaciones y posibilidades para que la aplicación pueda funcionar.
b) Dicho valor es relativo, no absoluto, por lo que hay que establecer una escala que convierta potencias en distancia, lo que no es sencillo por los obstáculos, la ubicación del teléfono, etc
c) Los emisores y los receptores de BLE (Bluetooth de Baja Energía) no están calibrados, por lo que la información no es nada fiable.
d) Las señales en la banda de 2,4 Ghz son muy sensibles a los obstáculos, una persona en medio de una transmisión puede variar la medición de forma muy importante
La tecnología BT y RSSI presenta muchos problemas y por ello, Google y Apple decidieron no utilizarla en un principio. Es una medida relativa (no absoluta) de potencia, que no está pensada para medir distancias, sino para determinar bitrate (velocidad de transmisión óptima) y potencia de emisión para ahorrar batería y asegurar que los datos llegan sin problemas.
Parece lógico pensar que hay una correlación entre la potencia y la distancia, pero eso es muy relativo y no tiene la precisión que necesitamos para lo que nos ocupa (menos de 2 metros), ni siquiera mejorando los algoritmos con un filtro Kalman (eliminación de la variable con distribución aleatoria Gausiana y media =0, derivada del ruido blanco en sistemas emisor-receptor).
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Los problemas, según expertos consultados. Son muchos:
- No hay un estándar RSSI y cada chipset usa un sistema propio de potencias
- El BLE es muy sensible al entorno, con variaciones entre -55 dBm y -75 dBm, por el mero hecho de tener un obstáculo entre el emisor y el receptor
- Hay que tener en cuenta ls características específicas de las las emisiones de 2,4 Ghz.
- Hay problemas intrínsecos del protocolo BLE, como saltos en frecuencia adaptativos, reducido tamaño de los paquetes, número de conexiones simultáneas, etc.
- Ya que el RSSI es una medida relativa, ningún fabricante ha calibrado las potencias de los emisores ni la sensibilidad de los receptores, habiendo incluso variaciones en sensibilidad y potencia en chipsets del mismo modelo y fabricante.
- Estamos hablando de un rango de potencias / distancias muy estrecho, por lo que hay saturación y errores de medida, lo que favorece falsos positivos y falsos negativos.
- En condiciones ideales de laboratorio, en reposo y sin obstáculos, la variación del RSSI es de -5dBm, que es mucho si vemos los datos de forma objetiva. Si asimilamos distancias a potencias en condiciones reales (datos obtenidos de tablas reales de fabricantes): 0m = -45 dBm 1m = -73dBm a -85dBm 2m= -75dBm a -88 dBm 3m = -83 dBm a -89 dBm Esto implica, que hay solapamiento y si además sumamos el drift (variación) de -5 dBm y la variable de ruido blanco y la alta sensibilidad de los 2,4 Ghz a obstáculos y rebotes de señal, tenemos incertidumbres en geolocalización.
La importancia de la triangulación y la pesadilla de una fórmula para las aplicaciones de rastreo de Covid
Sin triangulación, esa estimación es mucho peor, pero supongamos que el error de triangulación es igual que el de distancia. En ese caso, tendremos personas a más de 4 m que el sistema dirá que está a menos de 2 m y viceversa. En este caso, debemos considerar que lo que nos importa en relación al radio, es la superficie, que es una función cuadrática. Es decir, cualquier persona que este en un área de 12,5 m2 en torno a nosotros (radio de 2 metros en cualquier dirección). Sin embargo, con estos errores, si consideramos el peor caso de 4 m de radio, estamos ya en 50,2 m2, lo que es 4 veces más y son 4 veces más falsos positivos o 4 veces menos falsos negativos.
Puede que esto nos sirva para posicionar a personas en un museo o en una sala de exposiciones,con balizas calibradas y en condiciones ideales, es decir, con el móvil en la mano y sin obstáculos (balizas cercanas al techo), con una precisión máxima de 1,4 m, pero no para considerar que alguien está o no está en un rango de infección y menos, si no estamos en entornos ideales. Los ejemplos son aquellos en que hay "ruido" (vagón de cercanías o de metro, con generadores descargas, etc).
A ello hay que añadir, los factores antes mencionados, auriculares del móvil, móviles escondidos en las profundidades de un bolso de mujer, o en el maletín de un ejecutivo, y eso sin meternos en profundidad en las interferencias de otros servicios BT en funcionamiento. ¿Un ejemplo?Las pulseras famosas que registran nuestros logros deportivos, los wearables que miden hasta nuestra tensión. .
Las variables son tantas y es tan complicado depurar el entono, que la famosa fórmula RSSI = -10 n (d/d0) + A + Xs se convierte en una pesadilla por n (entono) y Xs (ruido blanco).
"la aplicación tampoco tiene en cuenta la mascarilla o el tipo de mascarilla que llevan las personas, las condiciones de ventilación o de viento, si están al aire libre o no..."
Lo que parece que funciona en la teoría y en entornos controlados, es complicado que funcione en otros entornos. Es más, si la distancia a medir fuera entre los 3 y 8 m, la curva de potencia percibida pierde la correlación por completo, no es una respuesta lineal. En el caso de las distancias entre 1 y 3 m lo que juega en contra de nosotros es la saturación y las pocas diferencias de potencia entre los 2 y 4 m y el solape de las mismas.
Esta aplicación, afirman expertos consultados Escudo Digital, "la han hecho informáticos sobre conceptos ideales, no físicos ni ingenieros en telecomunicaciones, la realidad es que las señales de radio distan de ser ideales".
RSSI no es equivalente a distancia, lo que sería una fuente cuadrática de falsos positivos y negativos. Aunque pongas un punto de corte, en los rangos de dBm que nos interesa no hay granularidad, es decir, con saturación de señal por cercanía, es complicado saber si alguien está a 2 metros o a 3 metros y los números se disparan con el cuadrado de la distancia”.
Esto nos conduciría a la conclusión de que la tecnología LTE no funciona, ya que no se ha diseñado para eso. Pero lo más grave es que la carga vírica es la que infecta.
Hay muchas personas infectadas que no infectan el entorno, la aplicación tampoco tiene en cuenta la mascarilla o el tipo de mascarilla que llevan las personas, las condiciones de ventilación o de viento, si están al aire libre o no...
Solamente tiene en cuenta la distancia, que ya hemos visto que es complicado que pueda medir y el tiempo de 15 minutos, que es un factor tan arbitrario como inútil para considerar que un persona se ha podido infectar o no en un vagón de metro.
La aplicación no sabe de carga vírica ni de nada que se le parezca. Ahora pensemos en que alguien dice que se ha infectado, puede ser verdad o no, todos los contactos que cumplan las condiciones de tiempo y distancia (que sabemos que es algo más aleatorio que real), deberían quedar confinados ¿o no?. ¿qué fiabilidad tiene el sistema?.
Si el alcance son 10 metros, en lugar de 30, que sería en condiciones ideales, en un vagón de metro, en un tren de cercanías o en un autobús, la aplicación diría que todos los que estaban presentes pueden estar infectados, lo que no sería cierto.
Sin embargo, todos estaban en el rango de detección y han estado "cerca" más de 15 minutos en la mayor parte de los casos. Y ahora lo que queda, ¿qué ganan Apple y Google con ese fabuloso API (BLE) que han creado para que los gobiernos puedan crear sus aplicaciones? Muchísimo dinero, así como las empresas que lo han puesto en marcha a lo largo de todo el mundo. La privacidad, por la que tanto se preocupa la gente, es casi lo de menos, afirman los expertos, lo malo es que se estén transmitiendo datos falsos