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Contact Tracing via Physical Tokens

Machine Learning Reply partecipa al progetto europeo per lo sviluppo di soluzioni di contact tracing

Machine Learning Reply è uno dei partner del progetto internazionale Data Against Covid-19 finanziato da EIT Digital (parte dell’European Institute of Technology) e pensato per rispondere alla pandemia causata dal Covid-19 tramite l’utilizzo di physical tokens per il tracciamento dei contatti.

Il progetto è volto al lancio di un pilota nei paesi nordici basato sullo sviluppo di un Sistema di contact tracing usando physical tokens che possa quindi essere utilizzato da una più ampia audience rispetto alle soluzioni basate su app da installare sul proprio smartphone e possa rispondere alla crescente esigenza di un maggior rispetto della privacy individuale potenzialmente messa a rischio dalle applicazioni installate sul proprio telefono.

La soluzione sviluppata si basa sul principio che le uniche informazioni che bisogna utilizzare sono quelle che permettono a chiunque abbia avuto contatti con persone infette di essere notificato da un device il quale non ha nessun collegamento con la persona se non il fatto di essere portato addosso come un portachiavi o un braccialetto da polso.

Il vantaggio nell’utilizzare physical tokens sta nel fatto che essi sono:
  • Piccoli, robusti, economici e consumano poca energia
  • Si basano su tecnologia Bluetooth ma possono utilizzare anche la banda ultralarga
  • La loro semplicità permette di implementare alti livelli di sicurezza

L’utilizzo di physical tokens permette un deploy incrementale della soluzione potendo partire da ambienti semi-chiusi come porti, industrie o ospedali per poi essere distribuiti su larga scala in supermercati o centri commerciali una volta conclusa la fase di test.
Oltre che per permettere una fase di validazione e test in ambienti chiusi, si può utilizzare tale soluzione anche in situazioni particolari per fornire un tool di contact tracing che sia atto a proteggere un pool limitato di persone. Ad esempio, un set cinematografico o in istituti scolastici per permettere l’isolamento solo ed esclusivamente delle persone veramente a rischio ed evitare chiusure massive.

Descrizione della soluzione

La soluzione che si intende sviluppare si basa sull’utilizzo di un device di dimensioni limitate che non necessita di essere ricaricato e che sarà distribuito su larga scala per un costo inferiore ai 5 Euro.
Due device in prossimità l’uno dell’altro scambieranno degli ID segreti tramite un protocollo proprietario e salveranno al loro interno l’informazione su quali ID hanno incontrato nelle due settimane precedenti. Nel caso in cui una persona risulti positiva, parte dei dati salvati sul suo device saranno caricati su di un server centralizzato. I dati trasferiti non permetteranno in alcun modo di risalire né alla persona stessa né ai contatti da lei avuti ma saranno trasmessi agli altri device che potranno controllare se e quando sono stati in contatto con tale persona. Essendo tale controllo un operazione che avviene internamente al device stesso, quindi decentralizzate, sarà totalmente preservata la privacy degli utenti e non si avrà modo di risalire al grafo dei contatti.

Nel momento in cui il controllo interno al device desse esito positivo, ovvero rilevasse un contatto pericoloso avuto con una persona risultata positiva, un led si illuminerà di rosso ad indicare che la persona potrebbe essere stata contagiata e dovrebbe testarsi lei stessa.

Compatibilità con sistemi terzi

Al giorno d’oggi la maggior parte dei paesi Europei si è dotata di una App in grado di essere utilizzata per tracciare i contagi da Covid-19. Anche se sarebbe auspicabile l’esistenza di un’unica soluzione condivisa fra più paesi, non è possibile determinare se e quando questo avverrà. È certo però che qualsiasi soluzione di successo uno voglia sviluppare, deve tenere in conto la compatibilità con i protocolli ad oggi utilizzati dalle altre soluzioni.
Partendo da questa idea, il protocollo proprietario sarà completamente compatibile con il DP-3T ovvero il Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing che è ad oggi uno dei protocolli più in uso fra le applicazioni esistenti. Anche questo protocollo si basa sul principio che serva salvare solo ed esclusivamente il minimo necessario per tracciare i contatti pericolosi e pertanto, nel caso di persone infetta, vengono caricati su di un server centrale i dati necessari a ricostruire la lista di ID che l’utente ha generato nelle ultime settimane. Quando tale lista viene condivisa con gli altri utenti in possesso della App essa viene utilizzata in maniera decentralizzata per controllare se uno di tali ID è presente fra gli ID di contatti ricevuti.
Una completa compatibilità con le molteplici altre applicazioni nate in questi ultimi mesi richiede sicuramente un ulteriore step per definire gli accordi internazionali atti a definire le modalità di condivisione dei dati ma la predisposizione dell’infrastruttura che si sta sviluppando costituisce di fatto il primo step senza il quale non si potrebbe andare avanti.

Dall'MVP al lancio del prodotto

La collaborazione con diveri partner Europei sta permettendo lo sviluppo in parallelo sia delle componenti di back-end e dell'harware che lo studio di mercato per definire un Business Plan di dettaglio e una strategia efficage per il go-to-market.
Il primo MVP sarà disponibile entro la fine di Ottobre e sarà testabile in ambienti quali ospedali, cinema o stadi; questo permetterà di testare sul campo la soluzione end-to-end e potenziarla ove necessario.

Il vero e proprio lancio sul mercato verrà fatto entro la fine del 2020, momento in cui sarà creata una start-up che avrà in seguito l'incarico di continuare a produrre i device e si occuperà della grande distribuzione.

Il ruolo di Machine Learning

Machine Learning Reply, con la sua esperienza nell’ambito della Data Analysis e dell’Intelligenza Artificiale, è coinvolta nella definizione e sviluppo sia di KPI per valutare le performance del sistema che si sta sviluppando e sia di un modello di classificazione per assegnare uno score di pericolosità ai contatti tracciati.

La sfida sta nell’utilizzo di un set di dati molto limitato, ovvero i soli dati salvati sul server centrale, al fine di preservare la privacy globale della soluzione. Dato che gran parte dell’informazione risiede esclusivamente nei singoli device, possiamo aspettarci solo di ricevere sul server centrale informazioni approssimative provenienti da persone risultate positive.
Per come si sta definendo il protocollo di tracing, possiamo disporre di un modo per capire quando siamo di fronte a due records provenienti da contagi tracciati dalla soluzione sviluppata. In altre parole, se una persona risulta essere positiva, possiamo determinare se e quando essa è stata in contatto con altre persone precedentemente risultate positive e che indossavano il physical token. Questo ci permette da un lato di fornire informazioni sul numero di contagi rilevati grazie all’utilizzo dei token e di studiare a livello qualitativo la distanza stimata o la durata media dell’interazione ma ci permette anche di collezionare un dataset utile allo sviluppo di modelli di classificazione utili a fornire informazioni importanti sulle variabili che più influiscono sul processo di contagio.

Le analisi fatte sui contatti tracciati saranno utilizzate per fornire informazioni aggiuntive sulla condizione attuale dei contagi mentre il modello di classificazione servirà da un lato a capire se un contatto avente una certa durata e avvenuto ad un certo orario può portare ad un contagio o meno ma servirà anche per determinare degli intervalli di confidenza da utilizzare in una seconda fase per modificare le soglie utilizzate dai device per determinare quali contatti salvare internamente (e potenzialmente su server) o meno.

EIT Digital

EIT Digital supporta le società nel suo network sia nel lancio di nuove startup che nuovi prodotti in progetti agili di 12 mesi incentrati su tematiche di innovazione. Queste attività sono integrate nell'ecosistema europeo di EIT Digital e ricevono un coinvestimento finanziario per coprire i costi di sviluppo e di lancio sul mercato.

Il primo obiettivo di EIT Digital è guidare alll'adozione da parte del mercato dei migliori risultati della ricerca europea. L'obiettivo è sia di creare soluzioni disruptive che di supportare la digital transformation attraverso il lancio di un Minimum Viable Product.

Le attività tipicamente finanziate portano alla creazione di una start-up che è il veicolo che guida la trasformazione digitale nel mercato. In alternativa si possono creare MVP introdotti sul mercato da attori affermati del settore, guidando così la trasformazione digitale del proprio settore.