El pasado 6 de junio se realizó en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile el seminario de difusión del proyecto “Plataforma Analítica Omnicanal para la Gestión de Tránsito y Movilidad utilizando Inteligencia Artificial aplicada a Big Data”, una iniciativa impulsada por el Desafío Público de Innovación 2022 de ANID y la Subsecretaría de Transportes de Chile.
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una plataforma computacional para apoyar la gestión táctica y la planificación del tránsito en Santiago, integrando múltiples fuentes de datos —como cámaras urbanas, telecomunicaciones, redes sociales y aplicaciones móviles— para generar indicadores e intervenir el sistema en tiempo real.
La actividad contó con la presencia del Ministro de Transportes y Telecomunicaciones, Juan Carlos Muñoz, quien destacó el valor de la colaboración entre academia, sector público y empresas tecnológicas para abordar los desafíos de la transformación digital con un enfoque interdisciplinario y basado en evidencia.
Una plataforma para monitoreo e intervención en tiempo real
Durante la presentación principal, el académico Cristián Cortés (U. de Chile) expuso las tres etapas del proyecto y detalló cómo se está desarrollando una arquitectura robusta capaz de detectar, caracterizar y monitorear eventos de tránsito utilizando modelos de visión por computador, aprendizaje automático y análisis de datos masivos.
La plataforma, actualmente en su tercera etapa, permitirá a la Unidad Operativa de Control de Tránsito (UOCT) monitorear indicadores tácticos y sistémicos a escala metropolitana, generando alertas priorizadas por impacto, visualizaciones históricas y reportes automatizados. Además, se ha considerado la experiencia de usuario mediante entrevistas con operadores UOCT para garantizar una interfaz intuitiva y operativa.
El aporte de Transapp: datos crowdsourced para representar la movilidad real
En representación de Transapp, Kimberly Montenegro Cera, Project Manager y parte del área I+D, presentó el desarrollo de funcionalidades clave del sistema a partir de datos móviles, liderados por Jacqueline Arriagada, Gerenta I+D. Entre los aportes más destacados se encuentran el cálculo de velocidades comerciales en tiempo real utilizando datos provenientes de la red vial (OSM), GPS y GTFS; la generación de alertas inteligentes para detectar congestiones no recurrentes; y la estimación de tiempos de espera en paraderos a partir del comportamiento de los usuarios de la app Red Movilidad, lo que ha permitido alcanzar una cobertura superior al 96% de los paraderos en Santiago.
Estos desarrollos permiten alimentar la plataforma con información representativa, descentralizada y sensible al territorio, lo que mejora no solo la cobertura y precisión de los datos, sino también la capacidad de monitoreo, respuesta y planificación por parte de las autoridades de transporte, especialmente en contextos urbanos diversos y en constante cambio.
Tecnología robusta y escalable para una movilidad más inteligente
El proyecto ha logrado importantes avances técnicos que fortalecen su potencial de escalabilidad y replicabilidad en distintos contextos urbanos. Se ha entrenado un conjunto de modelos de inteligencia artificial especializados en la detección de vehículos y siniestros viales a partir de imágenes captadas por cámaras de la UOCT, logrando buenos niveles de precisión incluso en condiciones adversas como lluvia o baja visibilidad. A esto se suma la optimización de la arquitectura computacional mediante técnicas como la cuantización de modelos, la paralelización de flujos de video y la distilación de conocimiento, lo que ha permitido procesar en paralelo datos de más de 300 cámaras, abriendo camino a una gestión del tránsito más ágil y eficiente.
Además, el sistema ha sido diseñado con miras a su expansión territorial, contemplando su implementación en otras ciudades del país como Valparaíso, Biobío, O’Higgins o Maule, considerando diferentes niveles de infraestructura tecnológica local. Paralelamente, se ha avanzado en la evaluación de indicadores sistémicos a partir de trazas de telecomunicaciones, desagregadas por propósito de viaje, modo de transporte y perfil sociodemográfico, cuyos resultados han sido validados con fuentes complementarias como la Encuesta Origen Destino (EOD), datos GPS y registros de tarjetas bip!. Todo ello configura una solución integral y adaptable, capaz de entregar información clave para la toma de decisiones en tiempo real y para la planificación de mediano y largo plazo.
Hacia una gestión del tránsito más representativa, escalable y basada en evidencia
Este proyecto demuestra cómo la integración de inteligencia artificial, datos móviles y visión computacional puede dar lugar a soluciones técnicas de alto impacto, diseñadas para adaptarse a la realidad diversa del territorio nacional. La posibilidad de procesar en paralelo más de 300 flujos de video, la validación de indicadores con múltiples fuentes (GPS, tarjetas bip!, EOD) y el enfoque en desagregación sociodemográfica permiten construir una plataforma sólida y representativa, capaz de responder con precisión a los desafíos actuales de movilidad.
Desarrollado por el Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), Transapp, Entel Digital y CISTRANSPORTE, este proyecto marca un precedente en la forma en que se diseñan herramientas públicas para la gestión del tránsito. Con miras a su implementación en ciudades de distintas escalas y niveles de desarrollo tecnológico, la plataforma se proyecta como una solución adaptable, robusta y centrada en las personas. Desde Transapp, reafirmamos nuestro compromiso con aportar innovación desde los datos y colaborar activamente con el ecosistema público-académico para construir una movilidad más eficiente, justa y conectada.
EN 
ES