Desarrollan en Tandil IA para detectar y difundir incidentes de tránsito

"Detectamos cuáles de esos tuits están hablando de tránsito y con técnicas de procesamiento de lenguaje y de geocodificación, en qué lugar exacto del mapa se produjo dicho evento"

El Instituto Superior de Ingeniería de Software Tandil se encuentra trabajando en distintos conceptos de Inteligencia Artificial para detectar incidentes de tránsito en tuits, ubicarlos en un mapa y transformarlos en información útil.

Así lo dio a conocer hoy el Ministerio de Ciencia y Tecnología. "A partir del uso de Inteligencia Artificial podemos utilizar técnicas de clasificación", explicó Luis Berdun, doctor en Ciencias de la Computación, quien se desempeña en el grupo de Sistemas Inteligentes del Instituto Superior de Ingeniería de Software Tandil (ISISTAN, CONICET-UNCPBA).

El Instituto de Sistemas de Tandil, nació dentro de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA), y a partir de su vinculación dentro del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) se conformó en el año 2011 como Unidad Ejecutora que pasó a llamarse Instituto Superior de Ingeniería de Software Tandil (ISISTAN, CONICET-UNCPBA).



"Tomamos todo este bruto de tuits de personas que se procesa. Es como un embudo, detectamos cuáles de esos tuits están hablando de tránsito y con técnicas de procesamiento de lenguaje y de geocodificación, en qué lugar exacto del mapa se produjo dicho evento", agregó Berdun.

"El sistema tiene que poder interpretarlo como la locación exacta, a partir de ahí se agrupa esa información, en información más refinada y útil para el usuario final. Si conocemos la rutina del usuario, le podemos avisar de los incidentes que lo afectan".

La iniciativa se desprende de la tesis de grado de Brian Caimmi y Sebastián Vallejos, actuales becarios doctorales del CONICET en el ISISTAN. Su objetivo es diseñar y desarrollar una plataforma para ciudades inteligentes que provea servicios tecnológicos de alto nivel (STAN) y que permita la construcción de apps que consuman dichos servicios.

El prototipo de la solución aplicado a la Ciudad de Buenos Aires se puede ver aquí.


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