Este proyecto piloto de video analítica es el primero que se realiza en la región de Coquimbo, y se enmarca en un plan estratégico a nivel nacional para el desarrollo de nuevas tecnologías complementarias para la gestión de la movilidad.
La Unidad Operativa de Control de Tránsito (UOCT), en conjunto con la Universidad de La Serena, a través de Grupo de DataScience y Campus Digital, se encuentran trabajando desde hace cuatro meses en un proyecto piloto para el conteo de flujos vehiculares en la ciudad de La Serena.
El objetivo del proyecto es generar una plataforma de Movilidad Inteligente (SmartCity), autónoma y escalable que funcione en tiempo real basada en Inteligencia Artificial para identificar, clasificar y cuantificar los automóviles (autos, buses, camiones y ciclistas) con el fin de monitorear, gestionar, y optimizar el flujo vehicular en la conurbación La Serena-Coquimbo; además de registrar la cantidad de usuarios del transporte público en paraderos.
“El proyecto Numera es un gran aporte a la labor que realiza la UOCT, ya que va a poder contar con una base de datos permanentes de flujos de tránsito, ya que este programa cuenta vehículos, los identifica y los cuantifica, y además permite hacer lo mismo con peatones o con otro tipo de elementos que queramos distinguir en el tránsito. Esa gran base de datos nos permite pensar en desarrollar lo que son las ciudades inteligentes para poder tener demanda de pasajeros en transporte público o demanda de peatones en los cruces importantes donde hoy hay conflictos en el tránsito”, explicó el Seremi de Transportes y Telecomunicaciones, Juan Fuentes.
Esta iniciativa SmartCity, que comenzó en agosto, tendrá una duración de 20 meses y es financiada por el Gobierno Regional, a través del Fondo de Innovación para la Competitividad Regional (FIC-R), por un monto de $125.300.000.
“Como Universidad de La Serena apuntamos a vincularnos con el territorio resolviendo problemas desde nuestro conocimiento. En este caso, queremos apuntar a una región guiada por datos, y en este caso específico, apuntamos a que a través de inteligencia artificial y gestión de datos poder mejorar o resolver un problema que afecta directamente la calidad de vida de la ciudad, qué pasa con los atochamientos, que no se va a solucionar construyendo más calles, porque el parque vehicular aumenta en un 10% anual, entonces necesitamos una forma más inteligente de hacerlo. El balance es bueno para nosotros, porque pasamos a desarrollar cámaras inteligentes en la región, por lo que es un avance sustantivo, que nos tiene contentos”, indicó Humberto Farías, director científico del proyecto Numera.
¿Cómo funciona este proyecto?
Se utiliza el software Numera, que opera sobre la transmisión de video de las cámaras de la UOCT, generando datos que apoyarán la toma de decisiones en políticas públicas orientadas a mejorar la calidad de vida de los habitantes del territorio.
En la práctica, lo que se busca es mitigar la congestión vehicular mediante el desarrollo de un sistema integral de segmentación y clasificación del tráfico vehicular aplicando modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning) o también conocido como redes neuronales profundas.
De esta forma, se aprovechan los últimos avances en materia de inteligencia artificial para procesar la situación en tiempo real de lo que está pasando en las calles y proveer de información que permita mitigar los problemas que se presenten.
En este caso, se utilizó un dispositivo llamado Edge AI que utiliza algoritmos de Machine Learning o aprendizaje automático, en la cual una máquina tiene la capacidad de aprender mediante la adaptación de ciertos algoritmos de su programación respecto a cierta entrada de datos, generados por un hardware a nivel local.