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Imagina una ciudad de Santiago donde los eventos de alta congestión se detecten en tiempo real, las autoridades ajusten los semáforos al instante ante un accidente, y el transporte público se redirija dinámicamente para evitar colapsos. Ese futuro podría estar más cerca de lo que parece, gracias a una innovadora plataforma de inteligencia artificial desarrollada en Chile.
La “Plataforma Analítica Omnicanal para la Gestión de Tránsito y Movilidad”, es un proyecto pionero que combina big data, aprendizaje automático y visión por computadora para transformar la ciudad y al hacer más fluido el tráfico mejorando la movilidad de las personas.
La iniciativa es fruto de la colaboración entre el Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), Entel Digital, Transapp, CIS Transporte y el Ministerio de Transportes, a través de la Unidad Operativa de Control de Tránsito (UOCT). La propuesta surgió del “Desafío Público de Innovación 2022” llamado por ANID, donde este equipo ha pasado a la tercera etapa y final, ad portas de su implementación a gran escala en la ciudad de Santiago.
La plataforma opera integrando en tiempo real datos de cámaras de vigilancia urbanas, GPS de buses del transporte público, transacciones de tarjetas Bip! (para medir flujos de pasajeros y carga en el sistema) y trazas anonimizadas de celulares proporcionadas por Entel Digital. Esta información permite a sus algoritmos de inteligencia artificial detectar patrones de movilidad, predecir congestiones e incluso emitir alertas inmediatas ante incidentes inesperados, como accidentes o cortes de calles, optimizando así la gestión del tránsito antes de que se genere el caos.
“No es solo un sistema de monitoreo de las condiciones de tráfico, es una herramienta que permite actuar antes de que los problemas se salgan de control, y a gran escala, todo gracias a las herramientas IA entrenadas para detectar y predecir estos eventos”, explica Cristián Cortés, académico de la U. de Chile e investigador del ISCI.
Además, genera reportes históricos para identificar puntos críticos recurrentes y priorizar soluciones a largo plazo. Todo lo anterior se visualiza en un tablero interactivo diseñado para los operadores de la UOCT, quienes podrán tomar decisiones con información actualizada en tiempo real, además de recolectar data histórica de manera sistemática para tomar mejores decisiones de planificación y gestión de los sistemas de transporte de la ciudad.
Aunque el foco inicial es el Gran Santiago, el sistema está diseñado para expandirse a regiones, e incluso a otras aplicaciones que puedan aprovechar las potencialidades de la herramienta. En una segunda etapa, se incorporarán comunas como Melipilla, Colina y Talagante, con miras a cubrir eventualmente todo el país a través de las UOCT regionales.
Para Julián San Martín, Vicepresidente de Entel Digital, “este proyecto demuestra, con hechos concretos, cómo el uso inteligente de los datos puede marcar una diferencia real en la vida de las personas. No se trata solo de recolectar información, sino de transformarla en decisiones que como en este caso mejoren cómo nos movemos y cómo planificamos las ciudades. La incorporación de inteligencia artificial, análisis predictivo y datos en tiempo real no solo permitirán mejorar la movilidad en Santiago, sino que sienta las bases para escalar estas soluciones a otras regiones del país".
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