2 September, 2020

La tecnología se ha convertido en los últimos años en uno de los principales aliados para la movilidad, donde cada vez son más las herramientas que permiten los viajes más seguros, sostenibles y eficientes. La Inteligencia Artificial (IA) se configura en una nueva solución para los problemas en movilidad, especialmente en momentos de la pandemia.

La tecnología evoluciona a ritmos acelerados, en donde cada vez, son más las herramientas que surgen para ayudarnos a realizar nuestros viajes diarios. Las aplicaciones móviles, la sistematización de procesos, la digitalización de la información, la utilización de energías renovables, entre otros; son el resultado de una evolución significativa de la tecnología aplicada a la movilidad y el transporte.

Los Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS), entendidos como el conjunto de soluciones tecnológicas de las telecomunicaciones y la informática diseñadas para mejorar la operación y seguridad del transporte, son cada vez más comunes y se convierten en un aliado indispensable para el diseño y desarrollo de nuevos proyectos. En este contexto podrían englobarse los principales avances en términos tecnológicos aplicados al transporte, en 4 elementos:

El Transporte Autónomo: entendiéndolo como aquel en donde la tripulación de un automóvil, una aeronave, un buque, un camión, etc., es realizada por algoritmos de Inteligencia Artificial (IA), con diferentes niveles de intervención humana.

El Transporte Conectado: que se refiere al uso de tecnologías de información y comunicación para generar y transmitir datos entre vehículos, infraestructura u otro elemento del sistema de transporte (p. ej., semáforos, señales de tráfico). De manera concreta asume las formas de V2V (vehículo a vehículo), V2I (vehículo a infraestructura) y V2X (vehículo a todo).

El Transporte Compartido: el cual involucra tanto el uso, como la propiedad compartida de automóviles, bicicletas, monopatines y vehículos de carga; en donde su masificación ha sido rápida gracias a la implementación y uso de aplicaciones móviles como Uber, Didi, Lime, Lift, entre muchas otras.

El Transporte Eléctrico- también llamado electromovilidad: que hace referencia al uso de vehículos a propulsión eléctrica, en todas las escalas, desde las patinetas, hasta los autobuses para transporte masivo.

Cómo todo nuevo desarrollo tecnológico, su implementación trae consigo grandes oportunidades, pero también grandes desafíos. Por ejemplo, en el caso de los vehículos 100% autónomos se logrará a futuro un mayor confort y productividad de las personas durante el viaje, pudiendo realizar otras tareas en sus desplazamientos como descansar, trabajar o compartir en familia; sin embargo, esto traería como consecuencia una mayor congestión teniendo en cuenta que los vehículos recorrerán más (hasta un 60% más), debido a que el costo por kilómetro es menor y muchos viajarán vacíos para dejar y recoger pasajeros. Otro ejemplo es la movilidad compartida, con la cual se logra un menor número de viajes de ocupación única y mayores tasas de ocupación vehicular; pero trae consigo un cambio involuntario del transporte público y los modos activos al transporte de pasajeros de ocupación individual, lo que aumenta la congestión y el sedentarismo.

A pesar de los desafíos que pueda traer cada nueva tecnología, los beneficios siempre son mayores por lo cual surgen más herramientas y se aplican algunas ya disponibles, para soluciones específicas en términos de movilidad. Es el caso de la IA la cual es capaz de analizar datos en grandes cantidades (big data), identificar patrones y tendencias y, por lo tanto, formular predicciones de forma automática, con rapidez y precisión. La aplicación de la IA en el sector transporte está impulsando la evolución de la próxima generación de los ITS, permitiendo a las agencias, ciudades y propietarios de automóviles privados aprovechar el poder de las tecnologías de computación y comunicación; haciendo la movilidad mucho más segura y ecológica.

En América Latina y el Caribe, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) viene apoyando la utilización de IA en proyectos, como parte de su estrategia para promover la innovación y desarrollo en el transporte. En El Salvador se está utilizando un sistema de prevención de colisiones para vehículos grandes y autobuses basado en sensores de visión e inteligencia artificial, denominado “Mobileye”, el cual envía a los conductores alertas sobre la aproximación inminente de vehículos, peatones o cualquier otro elemento, monitoreando constantemente el camino delante del autobús, así como los puntos ciegos y el espejo izquierdo de los buses.

En Costa Rica se desarrolla un piloto que consiste en usar video detección y algoritmos de inteligencia artificial para evaluar la Red Vial Nacional (RVN), de manera automatizada, reemplazando así, el método tradicional, donde una persona calificada debe revisar varias horas de videos y hacer manualmente la evaluación y clasificación de daños. Con este piloto se desarrollará un algoritmo para la detección de deterioros tipo grieta en pavimentos por medio de video detección. En Cochabamba – Bolivia, se utilizó una herramienta analítica de video automatizada para desarrollar y analizar medidas de seguridad de tránsito sustitutivas, y para evaluar la efectividad de contramedidas temporales de bajo costo en cruces peatonales de alto riesgo. El análisis de antes y después, permitió establecer que las medidas tomadas fueron eficaces para reducir la velocidad y riesgos en las intersecciones de 4 vías principales.

Con la aparición de la pandemia del COVID-19, ha surgido la necesidad de desarrollar técnicas y herramientas que permitan a las ciudades tomar decisiones que apoyen la prevención de la enfermedad. Es por esto por lo que, desde la División de Transporte del BID se ha desarrollado Distancia2.

Esta plataforma de monitoreo utiliza inteligencia artificial para medir la distancia entre personas, evitando así potenciales contagios. La plataforma comprende un módulo de detección e identificación de imágenes, y otros de medición de la distancia. Estos alimentan una aplicación vía web donde se observan las imágenes almacenadas y el panel de control o dashboard. La herramienta ayuda a evaluar la respuesta que los ciudadanos están tomando en torno a las medidas dispuestas por las autoridades, en especial en aquellos lugares donde la concentración de personas representa mayor riesgo.

La herramienta tiene 3 componentes: el primero, recibe el video; el segundo, realiza el procesamiento basado en técnicas de IA; y el tercero, entrega un conjunto de datos y permite una visualización de esos datos. El procesamiento se hace sobre los fotogramas que conforman el video y consiste en detectar personas en la escena que observa la cámara, y estimar la distancia entre cada persona detectada. La entrega de datos crea archivos o estructuras para Bases de Datos, con la información generada por el algoritmo. Al mismo tiempo se genera un “streaming” de video con las marcas realizadas por la herramienta para visualizar el procesamiento en tiempo real; también se generqa un tablero de control estándar para visualizar en forma agregada los datos y facilitar su comprensión.

La información provista por la plataforma puede ser utilizada para analizar en tiempo real si la distancia de seguridad es mantenida en estaciones de transporte público como metros, autobuses de tránsito rápido (BRT, por sus siglas en inglés), metro cables, y lugares públicos en general.

El análisis de distancia puede realizarse, tanto de manera distribuida (en cada cámara), como para zonas específicas; o tambien, puede realizarse para toda la ciudad, según sea de interés. Los indicadores provistos por Distancia2 pueden ser construidos a medida de las necesidades de la ciudad y puede incluir desde conteos de personas para monitorear que no se sobrepase la capacidad establecida como segura para los espacios públicos, hasta indicadores de evolución temporal de las distancias en zonas de interés. Por igual, pueden identificarse tendencias y realizar predicciones que contribuyan a una toma de decisión informada en grandes cantidades de datos, para una rápida y efectiva acción de salud pública.

Con la información provista por esta herramienta, las ciudades pueden enfocar mejor sus labores de control y pedagógica en aquellos lugares donde están ocurriendo las aglomeraciones, o donde no se está respetando el distanciamiento social. De modo importante, se podrá tomar acciones de prevención y cuidar la salud de los servidores públicos, reduciendo su exposición.



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