Sistema predictivo de accidentes viales: Adivinando el futuro en la ruta

Un grupo de investigadores de las universidades de Chile y Diego Portales, junto a Autopista Central, están aplicando Inteligencia Artificial para anticipar las condiciones en que se producen accidentes y la idea es que, en el mediano plazo, éstos se puedan evitar.

• 

• 

Cuando hablamos de un accidente de tránsito, inicialmente nos lleva a pensar en algo fortuito y circunstancial, pero la experiencia nos ha enseñado que hay muchas variables cuantificables y objetivas, como el exceso de velocidad, imprudencia, maniobras arriesgadas y un sin fin de factores que pueden gatillar una situación de este tipo.
Por otro lado, la Inteligencia Artificial (IA) está permitiendo procesar millones de datos que generan patrones donde se puede prever, con un porcentaje importante de acierto la probabilidad de que se de un evento.
Desde el 2015, un grupo de investigadores e ingenieros del Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), que se desempeñan en las universidades de Chile y Diego Portales, ha estado trabajando, en conjunto con Autopista Central, en una investigación para ver la factibilidad y luego desarrollar e implementar un sistema de alerta temprana de accidentes en la ruta.
“Lo que hacemos es recopilar los datos entregados por los pórticos, como velocidad, tipo de vehículo y pista utilizada y, a través de Inteligencia Artificial, ver las condiciones en que se han producido accidentes y, con ello, podemos anticipar que, bajo ciertas variables, se puede repetir un incidente”, cuenta Franco Basso, académico de la Escuela de Ingeniería Industrial de la Universidad Diego Portales, quien forma parte del proyecto.
Los resultados han sido bastante sorprendentes, con un acierto superior al 70%, al momento de anticipar un evento y de que éste finalmente ocurra, con un 20% de falsos positivos, es decir, que se dieron las condiciones, pero no ocurrió un accidente.
El modelo aprende y  está en constante proceso de mejora. Cada nuevo día de información le permite tomar mejores decisiones, al identificar potenciales cambios en los patrones de ocurrencia de los accidentes.

Big data
Para llegar a estos resultados han debido pasar varias etapas, delimitando variables y avalando o desmitificando hipótesis.
“Por ejemplo, pensábamos que la lluvia era un factor que incidía de manera importante en los accidentes, pero los millones de datos procesados nos han indicado que no es así. La razón puede ser que ante condiciones de lluvia los conductores pueden ser más cautelosos, pero para la Inteligencia Artificial lo importante es el dato objetivo y es que no altera la media”, agrega el profesional.
Y no son poco los datos procesados, ya que desde que empezaron el estudio hay registradas más de 6.000 millones de pesadas por los pórticos. Cada mes ingresan 40 millones de pulsos del Tag.
En una primera instancia el estudio se enfocó en el tramo Mapocho-Carlos Valdovinos de la Autopista Central, en los horarios punta (7:00 a 9:00 y 17:00 a 20:00)
Entre los resultados que han obtenido que son más llamativos está que, cuando se da una situación donde se viene de un atochamiento, se produce un claro y luego un nuevo sector con congestión, aumentan las probabilidades de un accidente.
“La conclusión que se puede sacar, es que hay gente que quiere recuperar el tiempo perdido, aumenta la velocidad y nuevamente se encuentra con una zona de baja velocidad y eso redunda en mayor riesgo”, argumenta Franco Basso.
En ese sentido, los datos aportan que cuanto más homogénea es la velocidad, menos riesgo existe. Es decir, hay menos posibilidades de un evento si todos transitan al mismo ritmo, aunque sea a 100 km/h, que si algunos andan a 80 km/h y otros a 40 km/h.

Efecto camión
Aquí surge un dato relevante, porque hicieron extensivo el estudio al tramo de General Velásquez de la autopista, donde pudieron apreciar que los buses y camiones actúan como catalizadores que ayudan a evitar mayores accidentes. Esto porque la presencia de este tipo de vehículos es de un 12% del total, respecto del 4% en el tramo central de la autopista, por lo que aumenta su incidencia.
“Hemos detectado que si se produce una salida o ingreso brusco de buses y camiones en esa zona, afectando en un corto tiempo su densidad, se generan condiciones que aumentan el riesgo de un accidente. Es como ver un hilera de hormigas que van ordenadas y, repentinamente, generas un shock que hace que todas se dispersen. La experiencia muestra que estos vehículos ordenan el flujo y evitan grandes variaciones de velocidad, en la medida que su ingreso y salida sea ordenado”, explica el ingeniero.
Si bien el pórtico entrega datos de cada vehículo, el análisis se hace de un promedio tomado cada 30 segundos en cierto tramo.
En una nueva etapa la idea es hacer un seguimiento individual aleatorio para ver la incidencia del comportamiento de un conductor en específico para, en el mediano plazo, procesar cómo actúa cada uno de los usuarios de la autopista y determinar cómo su desempeño incide en las variables que pueden implicar un accidente.
“Si tengo cien autos a 90 km/h ese será el promedio de velocidad, pero si uno anda a 150 km/h no va a alterar ese promedio en la generalidad de la muestra, pero su conducta sí influye”, explica Franco Basso.

Prevenir
Hasta ahora el algoritmo aplicado ha entregado datos concluyentes, pero la idea es pasar de la predicción a la prevención, es decir, tener la posibilidad, al generarse las alertas, de tomar medidas para evitar que ocurran los accidentes.
En este sentido, están viendo cómo los usuarios de Autopista Central responden a los mensajes que aparecen en los letreros electrónicos ubicados en la ruta.
Los antecedentes indican que la gente, en general, no presta mucha atención.
“Pero si ponemos un mensaje ‘atochamiento, reduzca la velocidad’ podremos saber no sólo quién reacciona, sino qué tipo de vehículo maneja y, quizás, nos demos cuenta que los camioneros tienen una mejor respuesta o que distintas personas responden a distintos tipos de mensajes”, detalla Franco Basso.
Por eso fueron más allá. Hicieron un estudio en el laboratorio de Neurociencia de la Universidad Diego Portales analizando cómo las personas responden de distinta manera a estímulos de colores e íconos. La idea es llevar esto a terreno y aplicarlo en la ruta para ver cómo reaccionan los conductores.
Se puede llegar a la situación, por ejemplo, que utilicen cierto tipo de mensajes o se iluminen zonas de la carretera con un color específico que los estudios determinen que inconscientemente pone en alerta a las personas.
“Ese es un punto relevante, que sea de manera inconsciente, porque si generas una alerta y no se da la situación, los conductores dejarán de creer en el aviso y será trabajo perdido”, enfatiza el ingeniero que forma parte de este proyecto.
El fin es que para el 2021 exista un sistema preventivo de este tipo, un gran desafío si tomamos en cuenta que ésta es una experiencia pionera en el mundo, ya que Chile es el país que tiene más tiempo implementado el sistema free flow y cuenta con la ventaja de poseer millones de datos para aportar a esta investigación.