Utilizar la ciencia de datos para resolver problemas de transporte

Franco Basso, profesor de Ingeniería Civil Industrial PUCV, utiliza la ciencia de datos para resolver problemas de transporte.

El académico Franco Basso, ha presentado su línea de investigación relacionada a la ciencia de datos aplicada a problemas de transporte.

Basso es profesor en el área de Investigación de Operaciones y Data Science en nuestra Escuela de Ingeniería Industrial PUCV.

El Ingeniero Civil Matemático, Magíster en Gestión de Operaciones y Doctor en Sistemas de Ingeniería de la Universidad de Chile, comenta que actualmente está trabajando en dos líneas de proyectos aplicados al rubro del transporte y de logística.

En concreto, el académico lleva adelante iniciativas capaces de generar impacto en áreas del sector público y privado. Esto lo logra mediante la puesta en marcha de técnicas de análisis de datos y machine learning.

Evitar accidentes

Franco Basso lleva varios años trabajando, junto a un equipo de investigadores, en problemas como la prevención de accidentes en autopistas urbanas.

“El modelo de predicción de accidentes, lo que hace es utilizar información disponible en los pórticos de cobro para generar modelos de machine learning que permitan, estudiando el pasado, determinar qué patrones generaron riesgo de accidente”.

Con ello han desarrollado “el primer software de predicción de accidentes del mundo”, que hoy está funcionando en la autopista central en Santiago (Chile). Lo que hace este modelo es indicar, a través de un semáforo y en intervalos de 5 minutos, cuál es la probabilidad de riesgo.

Valorar la calidad

En la segunda línea de investigación, Franco Basso Sotz trabaja en conjunto con el Ministerio de Transporte. El objetivo de esta colaboración es generar indicadores de calidad del transporte público.

Específicamente, esta data pretende identificar qué tan factible es para los habitantes de cada comunidad acceder a servicios fundamentales a través del transporte público.

Es decir, si pueden trasladarse oportuna y efectivamente a hospitales o centros educativos, por ejemplo.

“Las principales conclusiones son que, en el caso de Santiago, tenemos una ciudad muy separada. Evidenciamos distintos grupos y no todos tienen el mismo acceso en transporte público a este tipo de actividades”, explica el docente.

Motivación

El académico asegura que la meta primordial es “generar investigación que tenga un impacto en la sociedad y que no sólo se quede en el papel”.

De ahí que el trabajo que lleva adelante en conjunto con equipos multidisciplinarios y organizaciones tenga como intención traducirse en mejorar políticas públicas, procesos empresariales y dinámicas cotidianas que impacten positivamente en la población.

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