Miércoles 07/11/2018.

ENTREVISTA

Tecno

"Se necesita voluntad política en dotar de inteligencia tecnológica a la gestión del tráfico"

  • En teinteresa.es hablamos con Stella Luna de María, experta en análisis de datos

En teinteresa.es hablamos con Stella Luna de María sobre la posible implantación del Big Data en el tráfico. La experta señala que "involucrar los avances tecnológicos disponibles solo puede producir mejoras significativas"  en este ámbito. Luna de María tiene más de 15 años de experiencia en el Sector de las Tecnologías y de los Servicios Financieros, enfocada principalmente en la función de Analytics y Gestión de Datos.

¿En qué medida puede ayudar el Big Data a reducir los accidentes de tráfico?
 
El Big Data agrupa una serie de tecnologías con potenciales múltiples aplicaciones en diversos campos tan dispares como la gestión del tráfico, la salud y la prevención de enfermedades, las finanzas, la gestión de la red eléctrica o el transporte. En California, hay departamentos de policía que lo tienen integrado en su gestión de tráfico y emergencias con resultados muy positivos.
 
¿Hasta que porcentaje o que punto podría reducirse la mortalidad?
 
En este momento es aventurado realizar una estimación matemática precisa de cuál podría ser el beneficio concreto, pero es evidente que involucrar los avances tecnológicos disponibles solo puede producir mejoras significativas, que serán progresivas y mayores a medida que los sistemas estén implantados y a pleno rendimiento. Es parecido a decir que mejora supone usar un mapa en papel para llegar a un lugar o un mapa en el teléfono conectado a un satélite (como las apps mas populares). Probablemente con los dos métodos se consiga llegar al mismo sitio, analizando un punto concreto. La diferencia está en la escala y el orden de magnitud a medida que los desplazamientos son múltiples.
 
¿Cómo es la implantación y la metodología?
 
La implantación tiene varias fases. La primera es la captación del dato y su almacenamiento. Para ello es necesario colocar sensores, o enviar datos que ya se captan pero no se procesan adecuadamente, en diversos puntos de movilidad, como son los semáforos, los radares (no solo para evitar infracciones sino para gestionar el peligro y prevenir accidentes), estaciones de control de autopistas y carreteras, satélites, agentes del tráfico. La segunda fase es el análisis y explotación del dato, para lo cual es necesario explotar la información almacenada a través de algoritmos de machine learning que detecten patrones recurrentes que son los que permiten anticiparse al siguiente evento. Igualmente es necesario tener buenas herramientas de visualización de datos que permitan entender fácilmente lo que han detectado los algoritmos. Por último está la comunicación con la red de carreteras, los agentes de tráfico, y los ciudadanos, para llevar a la práctica medidas y políticas concretas que pongan en valor la analítica y eviten sucesos ya conocidos por las máquinas, que han sido detectados por los algoritmos de Machine Learning, pero que no son conocidos por la ciudadanía.
 
¿Qué papel juegan en este proceso los algoritmos de machine learning?
 
Como he mencionado, los algoritmos de machine learning son los que proporcionan la inteligencia al proceso, una vez que se ha llevado a cabo la captación del dato por diversos dispositivos o métodos. Además tienen la labor de estar en un entrenamiento continuo para ir mejorando y detectando nuevos patrones a medida que reciben más y más datos. En todos los procesos de Big Data es así, y es por lo que decía al principio que los resultados serán incrementales y progresivos, desde el momento en que se haga la apuesta por incluir esta tecnología en la gestión del tráfico rodado. La mejora puede ser exponencial, a medida que los algoritmos vayan recibiendo más resultados y se vayan retroalimentando en su entrenamiento.

¿En qué plazo estamos hablando que esta aplicación podría llevarse a cabo?
 
Mi empresa Pentaquark Consulting podría llevar a cabo esta metodología en un plazo no superior a seis meses con resultados relevantes, a contar desde el momento en que los sensores y dispositivos de captación de datos estén operativos.
 
¿Qué se necesita para ello?
 
Se necesita sobre todo voluntad política en dotar de inteligencia tecnológica a la gestión del tráfico rodado. Además de usar la tecnología para asegurar el cumplimiento de las normas de tráfico, y para multar sus infracciones, se puede añadir una infraestructura adicional, pero no más costosa puesto que los radares y los sensores ya están casi todos instalados, en gestionar la prevención y evitar sucesos que por desgracia se repiten y que un algoritmo “ve” de forma más sistematica que un humano.
 
¿Se necesita invertir más en este tipo de áreas?
 
NO solo más, sino mejor. Todo depende de cuál sea la finalidad  de la inversión. Siendo por supuesto, irrenunciable la obligatoriedad de cumplir las normas y castigar a los infractores, se puede ir también un paso más allá, y ayudar al ciudadano a que se mueva mejor y más seguro

¿Cómo está la administración española, por detrás o por delante de Europa en este tipo de innovaciones?
 
No conozco el estado real de la administración española en este tema, pero por lo que se publica en prensa, no se ha tomado ninguna iniciativa al respecto, excepto en el uso de la tecnología con fines de infracción normativa y recaudación.


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