El software de alerta temprana que previene los accidentes de tránsito
Ingenieros chilenos crearon un sistema que, a través de “machine learning”, determina en tiempo real los patrones que en el pasado causaron colisiones. Y las intenta evitar.
De acuerdo con el informe de la Corporación Nacional de Seguridad de Tránsito (Conaset), en 2017 hubo 94.879 mil accidentes en el país. La cifra fue más alta en 45 años. Además, se alcanzó la mayor tasa de colisiones desde 2008, con una frecuencia de 184 siniestros por cada 10.000 vehículos.
Con el objetivo de predecir accidentes e, idealmente, lograr prevenirlos, un grupo de investigadores del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) trabajaron en el desarrollo e implementación del primer sistema de alerta temprana de accidentes en ruta, el que actualmente está operativo en un tramo de la Autopista Central.
El modelo aprende y está en constante proceso de mejora, explica Franco Basso, ingeniero civil matemático de la Universidad de Chile, fundador del software e investigador de ISCI. “La idea es que a través del aprendizaje de máquinas, machine learning, que son técnicas muy potentes, nosotros podemos determinar cuáles son los patrones que en el pasado generaron la mayor cantidad de accidentes. La idea es que esas maquinas, esa inteligenica artificial, logren determinar en línea si es que alguno de esos patrones que en el pasado generaron accidentes están ocurriendo en el momento”.
El ingeniero explica que, de esta forma, cada nuevo día de información le permite al software tomar mejores decisiones, al identificar potenciales cambios en los patrones de ocurrencia de los accidentes.
Revise la entrevista completa con Franco Basso: