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Inteligencia Artificial para evitar siniestros en el transporte de carga terrestre

Inteligencia Artificial para evitar siniestros en el transporte de carga terrestre

La tecnología y el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria del transporte de carga en general avanza a pasos agigantados. La digitalización de procesos en el caso del transporte de carga terrestre se ve reflejado en el uso de software de gestión de flotas y otros.

No obstante hay pasos avanzados en sistemas que por medio de la IA buscan evitar la ocurrencia de siniestros de tránsito. A través de ellas se busca entregar más seguridad a los usuarios, es decir pasajeros y conductores. La idea es minimizar los peligros de la conducción, junto con planificar y programar rutas de manera eficiente.

De esa forma y por medio de pronósticos y la recopilación de datos se obtiene información con respecto a zonas de mayor ocurrencia de siniestros de tránsito; condiciones meteorológicas o de recordatorio para la realización de mantenciones a los camiones, aspecto clave en materia de seguridad.

Igualmente la  Inteligencia Artificial permite recopilar, analizar y comparar los datos con la condición física del medio de transporte para lograr detectar fallas antes de que sucedan.

Ejemplos e iniciativas

Safety Plus se denomina el sistema que permite predecir accidentes mediante el uso de inteligencia artificial. El programa fue  creado por investigadores del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), junto con la empresa Seeing Machines Latin America, y con el apoyo financiero de Corfo Innova.

Según indicó el Director del proyecto Franco Basso, doctor en transporte, académico de la Escuela de Ingeniería Industrial de la PUCV e investigador de ISCI, en Chile, se trata de un software que funciona como un ERP de safety. En él se  integran diversas fuentes de información las que son visualizadas de manera amigable con capas de inteligencia de negocios y predicción.

Para ello, se utilizan modelos de inteligencia artificial que se calibran con datos históricos de accidentes. El objetivo de dichos modelos es determinar variables de contexto que en el pasado generaron accidentes en la ruta, de modo de poder determinar cuándo situaciones similares pudiesen estar replicándose nuevamente.

“La principal novedad desde un punto de vista científico es la utilización de tecnologías de Big data e Inteligencia Artificial para crear modelos capaces de predecir el riesgo de un conductor de transporte de carga en la ruta. La idea es encontrar patrones que en el pasado generaron accidentes para visualizar en tiempo real si esos patrones se pudieran estar repitiendo. Para ello se usan grandes volúmenes de datos que se obtienen en línea. Se trata sin duda de un desarrollo único en el mundo”, agregó.

El sistema es el fruto de dos años de trabajo entre ISCI, PUCV y la empresa Seeing Machine Latin América. El software será comercializado por una empresa spin-off tipo startup, cuyo primer cliente es la empresa SQM, quienes ya comenzaron a utilizar este servicio a partir de junio de este año.

Por su parte Trimble lanzó una programa a base de una inteligencia artificial que está capacitada para hacer predicciones de accidentes viales en flotas de camiones.

La inteligencia artificial, llamada Tassi, utiliza el histórico de todo lo que el conductor hizo durante su trabajo para evaluarlo y presentar la probabilidad de ocurrir un accidente.  Su objetivo es facilitar la administración de la flota, posibilitando al gestor prevenir accidentes en tiempo real.

También es posible identificar todos los puntos de mejora del operador para proporcionar entrenamientos y mejora continua, según señalaron desde The Logistics World.