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Distancia2: inteligencia artificial para una movilidad más segura en época de COVID

June 17, 2020 by Alexander Riobo - José María Márquez - Agustina Calatayud Dejar un comentario


Con algunas excepciones, los gobiernos alrededor del mundo han implementado medidas de distanciamiento social para gestionar la crisis COVID-19. Mientras que la primera fase de respuesta a la pandemia ha estado caracterizada por la adopción de medidas de confinamiento para disminuir el número de contagios y, con ello, evitar el colapso del sistema sanitario, las siguientes fases se caracterizarán por una paulatina reapertura de las actividades económicas, educativas y sociales, con eventuales marchas atrás en el caso que repunten los contagios. Los expertos en salud coinciden en que esta situación continuará hasta que se descubra una vacuna o un tratamiento efectivo contra el virus.

Desde el comienzo de la crisis, la tecnología se ha convertido en una aliada importante para la lucha contra la pandemia. Los gobiernos están utilizando aplicativos móviles para reconstruir los movimientos de personas infectadas y alertar a quienes pudieran haber estado en contacto con ellas. Asimismo, se han instalado sensores de control de temperatura en zonas de grandes afluencias para detectar a quienes tuvieran fiebre. Ahora bien, los estudios disponibles demuestran que, al día de hoy, la medida más efectiva para la prevención sigue siendo el distanciamiento social y, entre las tecnologías disponibles, la inteligencia artificial emerge como la más apta para permitir la movilidad mientras se mitiga el riesgo de contagio.

Desde la División de Transporte del BID hemos desarrollado Distancia2. Esta plataforma de monitoreo utiliza inteligencia artificial para medir la distancia entre personas, evitando así potenciales contagios.

La plataforma comprende un módulo de detección e identificación de imágenes, y otros de medición de la distancia. Estos alimentan una aplicación vía web donde se observan las imágenes almacenadas y el panel de control o dashboard.

Los algoritmos de inteligencia artificial desarrollados por el BID analizan los vídeos de las cámaras instaladas en las ciudades. Estos algoritmos detectan personas y miden el distanciamiento entre ellas. Cuando la distancia es menor a 2 metros, se envía una señal de alerta a la plataforma. El panel de control recibe la información en tiempo real y actualiza los indicadores de movimiento y los mapas de calor de manera automática.

La información provista por la plataforma puede ser utilizada para analizar en tiempo real si la distancia de seguridad es mantenida en estaciones de transporte público como metros, BRTs, metro cables, y lugares públicos en general.

El análisis de distancia puede realizarse tanto de manera distribuida (en cada cámara), como para zonas específicas. O tambien, puede realizarse para toda la ciudad, según sea de interés. Los indicadores provistos por Distancia2 pueden ser construidos a medida de las necesidades de la ciudad. Se incluyen desde conteos de personas para monitorear que no se sobrepase la capacidad establecida como segura para los espacios públicos, hasta indicadores de evolución temporal de las distancias en zonas de interés. Podrán identificarse tendencias y realizar predicciones que contribuyan a una toma de decisión informada en grandes cantidades de datos, para una rápida y efectiva acción de salud pública.

distanciamiento social

Con la información provista por Distancia2, las ciudades podrán enfocar mejor sus labores de control y pedagógica en aquellos lugares donde están ocurriendo las aglomeraciones, o donde no se está respetando la distancia de seguridad. De modo importante, se podrá cuidar mejor la salud de los servidores públicos, reduciendo su exposición.

Esta plataforma ya se encuentra a disposición del sector público de los países de América Latina y el Caribe. Recientemente, Ecuador la ha implementado a través del Servicio Integrado de Seguridad ECU911.

Esta herramienta se integrará a las ya disponibles por parte de ECU911. De esta forma se contribuirá a la gestión de la crisis COVID-19 en Ecuador.

Descubre más sobre Distancia2


Archivado bajo:Coronavirus, covid-19, DRP2020, Innovación y sistemas inteligentes de transporte, Innovación y tecnología, Transporte, Transporte Urbano Etiquetado con:distancia social, inteligencia artificial, transporte público, Transporte público en Latinoamérica, transporte urbano

Alexander Riobo

Alexander Riobó es Especialista Sr. en Infraestructura del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), donde promueve el uso de tecnologías exponenciales e innovación en operaciones de inversión y asistencia técnica para los países de América Latina y el Caribe. Alexander trae al equipo de Infraestructura del BID una amplia y exitosa carrera de más de 25 años en la industria de TICs, tanto en los sectores público y privado, con énfasis en políticas públicas, regulación y despliegue de infraestructura en América Latina. Su útlimo cargo antes de entrar al BID en 2018, fue el de Director para America Latina de Asuntos Regulatorios y Políticas Públicas en el Grupo Telefónica. Alexander es Ingeniero Electrónico de la Universidad Javeriana en Colombia, donde también cursó estudios de Matemáticas Puras; posee una Maestría en Tecnología e Innovación del Science Policy Research Unit (SPRU) en la Universidad de Sussex en el Reino Unido; y estudios de Dirección Empresarial de la escuela de negocios INALDE en Colombia. Fue miembro de los Consejos de Dirección de las asociaciones de industria 5G Américas en USA y ASIET en España.

José María Márquez

Ingeniero en Electrónica de la Universidad Central de Venezuela, cursando maestría en inteligencia artificial en la Universidad Politecnica de Catalunia. Experto en Programación. Amplia experiencia en el desarrollo basado en Machine Learning, Data Mining y proyectos en Big Data e Inteligencia de Negocios. Adicionalmente, amplio conocimiento en programación en R y Python, Pentaho, aprendizaje profundo, redes neuronales artificiales y telefonía móvil. Con experiencia en el mundo de la telefonía con 5 años en Telefónica y en el área de TI de JP Morgan enfatizando en proyectos de Modelado para detección de fallas en equipos de Telefónica Móvil, predicción de comportamiento de indicadores clave, modelos de optimización para mejora de inversiones en infraestructura de Red.

Agustina Calatayud

Agustina Calatayud es Especialista Líder de Transporte en la División de Transporte del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Su trabajo en el BID se focaliza en la investigación aplicada, la estructuración de préstamos de inversión y la provisión de asesoramiento técnico para mejorar los sistemas de transporte en ALC. Agustina lidera el área de investigación y tecnología en transporte y logística del BID. Antes de unirse a esta institución en 2010, trabajó en las áreas de planificación del transporte y desarrollo del sector privado en organismos internacionales (Comisión Europea, Organización Internacional del Trabajo y Naciones Unidas), el sector público (Alcaldía de Turín, Italia) y el sector privado. Agustina posee un Doctorado en Ingeniería Mecánica y de Sistemas por la Universidad de Newcastle, Reino Unido, y dos Maestrías por la Universidad de California, Berkeley y la Universidad de Padua, Italia. Sus investigaciones en logística y transporte marítimo han recibido premios internacionales del UK Charter Institute from Transport and Logistics, Emerald Publishing y la Asociación Europea de Logística, así como también han sido publicadas por revistas científicas, organismos internacionales y academia.

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