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Previsión de la Tasa de Accidentes de Tráfico: Aprovechando la IA para Mejorar la Seguridad Vial

Con una red de 3000 km de autopistas de peaje en toda Italia, nuestro cliente es un actor clave en la movilidad europea. Más allá de la gestión tradicional de infraestructuras, se encuentra a la vanguardia de la innovación en movilidad inteligente, en constante evolución para mejorar la seguridad y la eficiencia. Más allá de las autopistas, es pionero en servicios innovadores, transformando la ingeniería en infraestructuras "inteligentes" para garantizar una experiencia fluida al viajero.

El Desafío

En la primera década de los años 2000, la empresa implementó mejoras en la seguridad vial mediante la mejora de las normas técnicas y reglamentarias, la utilización de la tecnología Automovilística y el sistema Tutor, así como la introducción de procedimientos internos sólidos y consolidados. Sin embargo, en los últimos 10 años se ha alcanzado una meseta. Para dar el siguiente paso hacia la "Visión Cero" - eliminar las muertes en carretera -, la empresa necesitaba pasar de medidas de seguridad reactivas a estrategias proactivas y predictivas.

A pesar de tener acceso a enormes volúmenes de datos, incluyendo 750 millones de filas que abarcan más de una década, cubriendo más de 5000 km de autopistas y 130 000 accidentes registrados, el reto consistía en transformar esta información bruta en conocimientos precisos y aplicables. La complejidad de analizar las probabilidades de accidentes, teniendo en cuenta el comportamiento humano, las condiciones de la infraestructura y la dinámica impredecible del tráfico, suponía un obstáculo importante para el progreso. La empresa necesitaba un socio estratégico capaz de salvar esta brecha y liberar el potencial de sus datos.

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El Enfoque

Con el objetivo de dotar a la empresa de un modelo totalmente basado en datos, aprovechamos la IA y el Machine Learning en la infraestructura en la nube de AWS para crear una solución que guía la transición de un enfoque reactivo a uno proactivo en materia de seguridad vial.

Nuestro equipo integró la investigación académica, los datos históricos de accidentes y los patrones de tráfico en tiempo real en un modelo analítico híbrido. Mediante el uso de métricas avanzadas, como los Factores de Modificación de Accidentes, identificamos los principales factores de riesgo, mientras que las herramientas de análisis de escenarios optimizaron la planificación de las intervenciones de seguridad preventivas. Para garantizar una transición fluida, implementamos dos Productos Mínimos Viables (MVP), probando y perfeccionando el modelo antes de su implementación a gran escala. Esto garantizó la escalabilidad y maximizó la precisión de los conocimientos predictivos.

Al combinar formulaciones estadísticas con modelos basados en IA, Avvale proporcionó una solución que permite al cliente evaluar con precisión las probabilidades de accidentes en cada tramo de autopista, lo que le brinda un nivel de previsión antes inalcanzable. Nuestra metodología ágil garantizó que el modelo evolucionara continuamente, adaptándose a los nuevos datos y reforzando el compromiso a largo plazo del cliente con las infraestructuras inteligentes y la movilidad sostenible.

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El Impacto

Actualmente, nuestro cliente cuenta con una aplicación de vanguardia activa en toda la red de autopistas. Esta innovadora solución procesa de manera eficiente grandes cantidades de datos para ofrecer información útil sobre el fenómeno de los accidentes, promoviendo un enfoque proactivo de la seguridad vial y un enfoque circular de la gestión de infraestructuras.

El modelo demuestra ser superior a los modelos de redes neuronales y los modelos de análisis de series temporales a la hora de identificar las relaciones entre las condiciones de las carreteras y las tasas de accidentes observadas, alcanzando una tasa de precisión del 99,6 % en la predicción del número anual de accidentes.

Gracias a la integración de algoritmos de Machine Learning, los clientes ahora pueden analizar fácilmente grandes conjuntos de datos y recibir información oportuna y pertinente adaptada a sus necesidades específicas de toda la red de autopistas gestionada. Esta solución personalizada responde a la creciente demanda de una supervisión variable integral, lo que facilita la toma de decisiones informadas y mejora el servicio de operación y mantenimiento.

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