Crean software que previene accidentes de tránsito con machine learning
En marzo de 2018 parte la marcha blanca del modelo desarrollado por el Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería y Autopista Central.
Por: Equipo DF
Publicado: Jueves 5 de octubre de 2017 a las 04:00 hrs.
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Cada día, Autopista Central registra en línea datos de tráfico en distintas secciones de la ruta a través de sensores ubicados en el pavimento llamados espiras y que fueron instalados este año. Estos dispositivos permiten saber en tiempo real, por ejemplo, cuántos vehículos pasaron en el último minuto, de qué tipo eran y a qué velocidad.
Con esta información, un equipo de investigadores del Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), liderados por el académico Franco Basso de la Universidad Diego Portales, estudió bajo qué condiciones de tráfico ocurrieron accidentes en el pasado, para luego compararlos con circunstancias de circulación normal de vehículos.
“Estos datos nos permitieron identificar que una alta proporción de accidentes tienden a seguir patrones relativamente estables. Es probable que cuando se repitan condiciones similares, se produzca un siniestro”, afirma Basso.
Explica que el modelo predictivo se basa en herramientas de machine learning (aprendizaje de máquinas), a medida que va ingresando información, la máquina aprende y es capaz de reconocer patrones y calcular si existe riesgo mayor de accidente en los minutos siguientes.
Actualmente están probando el software en un tramo acotado de Autopista Central, entre el Río Mapocho y Rondizzoni en sentido sur, en un horario determinado. Los primeros resultados arrojan que “los accidentes predichos ocurren cuando existe una fuerte descongestión en Toesca y al mismo tiempo velocidades anormalmente bajas en Rondizzoni con lo que ocurren colisiones por alcance”, señala Basso.
Aclara que, dependiendo del tramo, el tipo de accidente que predice el modelo es distinto. “Hasta el momento, los resultados obtenidos en el proceso demuestran que la utilización de datos masivos de información de tráfico (Big Data) permite predecir hasta un 80% de los accidentes”, afirma.
La investigación para este tramo demandó una inversión de $ 100 millones. En marzo de 2018 iniciarán un período de marcha blanca de cara a extender el alcance al resto de los tramos y horarios de la autopista.
Un punto clave en estudio, es cómo traspasar la información de riesgo de accidentes a los usuarios de la autopista en el momento de circulación para efectivamente evitarlos, aspecto que según el académico, ya se está investigando.
Autopista Central ya instaló paneles de información variable para el usuario, los que permitirán, a futuro, entregar de manera oportuna datos sobre el riesgo en la ruta.
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