Modelo de predicción evitaría accidentes en Bogotá

Aunque muchas personas utilizan las redes sociales como simples distracciones, para Camilo Albeiro Gutiérrez Osorio, doctor en Ingeniería - Sistemas y Computación de la UNAL, las aplicaciones de tráfico social X y Waze se convirtieron en herramientas esenciales para obtener información sobre accidentes de tráfico. Estas plataformas se destacan tanto por su rapidez como por la capacidad de numerosos testigos para reportar incidentes en tiempo real.

El modelo de predicción se basó en técnicas de aprendizaje profundo de IA, en las que se utilizaron datos tanto de accidentes como climatológicos (temperatura y cantidad de lluvia) para evaluar la influencia de las condiciones meteorológicas en la frecuencia de los eventos, además de otras variables estadísticas para predecir la probabilidad de que estos ocurran en una ubicación específica de la ciudad en intervalos de tiempo específicos.

“Como parte del estudio se encontraron ‘puntos rojos’, que son áreas de alta circulación vehicular con tráfico mixto: vehículos de carga, transporte público, vehículos particulares y motocicletas. Muchos de estos presentan gran flujo de peatones por su cercanía a estaciones de TransMilenio”, explica el investigador.

Algunos de estos puntos son las intersecciones de:

• avenida carrera 72 con avenida calle 6, cerca de la Estación TransMilenio Marsella,
• autopista sur con avenida calle 68 sur,
• avenida carrera 72 y avenida calle 17,
• autopista norte con avenida calle 100,
• avenida calle 9 con avenida carrera 50,
• avenida carrera 51 con avenida calle 56A sur, y
• la avenida calle 80, salida hacia el río Bogotá.

La accidentalidad vial se comporta según el patrón de horas pico de tránsito en Bogotá. Según el experto, “se evidenció que se presentan 3 picos de accidentes, así: entre las 6 y las 8 de la mañana; entre las 12 del mediodía y las 3 de la tarde, y de 5 de la tarde a 8 de la noche”.

“La frecuencia de los picos se puede explicar por la coincidencia del inicio y el final de la jornada laboral. Los resultados también arrojaron que los miércoles y viernes son días con un alto número de accidentes viales, que disminuyen los fines de semana”.

Así se dio el modelo

Para realizar el estudio, primero se recopiló una amplia base de datos relacionada con los accidentes de tránsito reportados en estas plataformas, a la que posteriormente se le realizó una “depuración”. Se obtuvieron cerca de 26.000 registros de X y 96.000 de Waze, y se eliminaron datos duplicados para garantizar que fueran precisos y completos.

Estas plataformas tienen una gran incidencia en la vida cotidiana de los colombianos. El informe de eMarketer 2023 señala que en 2022 X contaba con 26,1 millones de usuarios activos (58,7 % de la población del país), y en Bogotá Waze tenía 1,02 millones cada mes, siendo la ciudad con más clientes del país.

Como parte del proceso, Bogotá se dividió estratégicamente en 18 zonas, y en cada una de ellas se recopilaron datos históricos de accidentes, lo que permitió analizar las tendencias de estos en áreas específicas. Aquí también fueron clave los datos de las condiciones meteorológicas.

Para el análisis se seleccionaron las regiones más representativas de cada zona, que finalmente mostraron aquellas con alta, media y baja accidentalidad.

“Para medir su efectividad, los resultados se compararon con otros modelos de deep learning disponibles en la literatura, y el ejercicio reveló que los del modelo conjunto fueron mejores frente a los reportados”, indica el autor de la investigación.