{"id":2699,"date":"2025-07-01T12:17:20","date_gmt":"2025-07-01T16:17:20","guid":{"rendered":"https:\/\/transapp.cl\/?p=2699"},"modified":"2025-07-01T12:17:21","modified_gmt":"2025-07-01T16:17:21","slug":"plataforma-omnicanal-inteligencia-artificial-y-big-data-para-una-nueva-era-en-la-gestion-del-transito-urbano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/transapp.cl\/en\/plataforma-omnicanal-inteligencia-artificial-y-big-data-para-una-nueva-era-en-la-gestion-del-transito-urbano\/","title":{"rendered":"Plataforma Omnicanal: Inteligencia artificial y Big Data para una nueva era en la gesti\u00f3n del tr\u00e1nsito urbano"},"content":{"rendered":"

El pasado 6 de junio se realiz\u00f3 en la Facultad de Ciencias F\u00edsicas y Matem\u00e1ticas de la Universidad de Chile el seminario de difusi\u00f3n del proyecto \u201cPlataforma Anal\u00edtica Omnicanal para la Gesti\u00f3n de Tr\u00e1nsito y Movilidad utilizando Inteligencia Artificial aplicada a Big Data\u201d<\/strong>, una iniciativa impulsada por el Desaf\u00edo P\u00fablico de Innovaci\u00f3n 2022<\/strong> de ANID<\/strong> y la Subsecretar\u00eda de Transportes de Chile<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una plataforma computacional para apoyar la gesti\u00f3n t\u00e1ctica y la planificaci\u00f3n del tr\u00e1nsito en Santiago<\/strong>, integrando m\u00faltiples fuentes de datos \u2014como c\u00e1maras urbanas, telecomunicaciones, redes sociales y aplicaciones m\u00f3viles\u2014 para generar indicadores e intervenir el sistema en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

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La actividad cont\u00f3 con la presencia del Ministro de Transportes y Telecomunicaciones, Juan Carlos Mu\u00f1oz<\/strong>, quien destac\u00f3 el valor de la colaboraci\u00f3n entre academia, sector p\u00fablico y empresas tecnol\u00f3gicas para abordar los desaf\u00edos de la transformaci\u00f3n digital con un enfoque interdisciplinario y basado en evidencia.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Una plataforma para monitoreo e intervenci\u00f3n en tiempo real<\/h2>\n\n\n\n

Durante la presentaci\u00f3n principal, el acad\u00e9mico Cristi\u00e1n Cort\u00e9s<\/strong> (U. de Chile) expuso las tres etapas del proyecto y detall\u00f3 c\u00f3mo se est\u00e1 desarrollando una arquitectura robusta capaz de detectar, caracterizar y monitorear eventos de tr\u00e1nsito utilizando modelos de visi\u00f3n por computador, aprendizaje autom\u00e1tico y an\u00e1lisis de datos masivos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La plataforma, actualmente en su tercera etapa, permitir\u00e1 a la Unidad Operativa de Control de Tr\u00e1nsito (UOCT)<\/strong> monitorear indicadores t\u00e1cticos y sist\u00e9micos a escala metropolitana, generando alertas priorizadas por impacto, visualizaciones hist\u00f3ricas y reportes automatizados. Adem\u00e1s, se ha considerado la experiencia de usuario mediante entrevistas con operadores UOCT para garantizar una interfaz intuitiva y operativa.<\/p>\n\n\n\n

El aporte de Transapp: datos crowdsourced para representar la movilidad real<\/h2>\n\n\n\n

En representaci\u00f3n de Transapp, Kimberly Montenegro Cera<\/strong>, Project Manager y parte del \u00e1rea I+D, present\u00f3 el desarrollo de funcionalidades clave del sistema a partir de datos m\u00f3viles, liderados por Jacqueline Arriagada<\/strong>, Gerenta I+D. Entre los aportes m\u00e1s destacados se encuentran el c\u00e1lculo de velocidades comerciales en tiempo real utilizando datos provenientes de la red vial (OSM), GPS y GTFS; la generaci\u00f3n de alertas inteligentes para detectar congestiones no recurrentes; y la estimaci\u00f3n 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.<\/p>\n\n\n\n

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Estos desarrollos permiten alimentar la plataforma con informaci\u00f3n representativa, descentralizada y sensible al territorio<\/strong>, lo que mejora no solo la cobertura y precisi\u00f3n de los datos, sino tambi\u00e9n la capacidad de monitoreo, respuesta y planificaci\u00f3n<\/strong> por parte de las autoridades de transporte, especialmente en contextos urbanos diversos y en constante cambio.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Tecnolog\u00eda robusta y escalable para una movilidad m\u00e1s inteligente<\/h2>\n\n\n\n

El proyecto ha logrado importantes avances t\u00e9cnicos 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 detecci\u00f3n de veh\u00edculos y siniestros viales a partir de im\u00e1genes captadas por c\u00e1maras de la UOCT, logrando buenos niveles de precisi\u00f3n incluso en condiciones adversas como lluvia o baja visibilidad. A esto se suma la optimizaci\u00f3n de la arquitectura computacional mediante t\u00e9cnicas como la cuantizaci\u00f3n de modelos, la paralelizaci\u00f3n de flujos de video y la distilaci\u00f3n de conocimiento, lo que ha permitido procesar en paralelo datos de m\u00e1s de 300 c\u00e1maras, abriendo camino a una gesti\u00f3n del tr\u00e1nsito m\u00e1s \u00e1gil y eficiente.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, el sistema ha sido dise\u00f1ado con miras a su expansi\u00f3n territorial, contemplando su implementaci\u00f3n en otras ciudades del pa\u00eds como Valpara\u00edso, Biob\u00edo, O\u2019Higgins o Maule, considerando diferentes niveles de infraestructura tecnol\u00f3gica local. Paralelamente, se ha avanzado en la evaluaci\u00f3n de indicadores sist\u00e9micos a partir de trazas de telecomunicaciones, desagregadas por prop\u00f3sito de viaje, modo de transporte y perfil sociodemogr\u00e1fico, 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 soluci\u00f3n integral y adaptable, capaz de entregar informaci\u00f3n clave para la toma de decisiones en tiempo real y para la planificaci\u00f3n de mediano y largo plazo.<\/p>\n\n\n\n

Hacia una gesti\u00f3n del tr\u00e1nsito m\u00e1s representativa, escalable y basada en evidencia<\/h2>\n\n\n\n

Este proyecto demuestra c\u00f3mo la integraci\u00f3n de inteligencia artificial, datos m\u00f3viles y visi\u00f3n computacional puede dar lugar a soluciones t\u00e9cnicas de alto impacto, dise\u00f1adas para adaptarse a la realidad diversa del territorio nacional. La posibilidad de procesar en paralelo m\u00e1s de 300 flujos de video, la validaci\u00f3n de indicadores con m\u00faltiples fuentes (GPS, tarjetas bip!, EOD) y el enfoque en desagregaci\u00f3n sociodemogr\u00e1fica permiten construir una plataforma s\u00f3lida y representativa, capaz de responder con precisi\u00f3n a los desaf\u00edos actuales de movilidad.<\/p>\n\n\n\n

Desarrollado por el Instituto Sistemas Complejos de Ingenier\u00eda (ISCI)<\/strong>, Transapp<\/strong>, Entel Digital<\/strong> y CISTRANSPORTE<\/strong>, este proyecto marca un precedente en la forma en que se dise\u00f1an herramientas p\u00fablicas para la gesti\u00f3n del tr\u00e1nsito. Con miras a su implementaci\u00f3n en ciudades de distintas escalas y niveles de desarrollo tecnol\u00f3gico, la plataforma se proyecta como una soluci\u00f3n adaptable, robusta y centrada en las personas. Desde Transapp, reafirmamos nuestro compromiso con aportar innovaci\u00f3n desde los datos y colaborar activamente con el ecosistema p\u00fablico-acad\u00e9mico para construir una movilidad m\u00e1s eficiente, justa y conectada.<\/p>\n\n\n

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