La inmediatez de Twitter combinada con un sistema de inteligencia artificial para clasificar e informar en tiempo real sobre accidentes de tránsito. Eso es lo que lograron un grupo de investigadores y becarios del Instituto Superior de Ingeniería del Software Tandil.
El software, aún en desarrollo, tiene su origen en el caos de información que se genera en redes sociales como Twitter. Si esos datos tuvieran algo de orden, podría ser aprovechados para distintas causas.
En este caso, los investigadores lo explican así: “En Twitter, por ejemplo, los usuarios comienzan a quejarse de los servicios cuando hay una línea de subte que no funciona, un accidente que interfiere su paso, una calle cerrada al tránsito, un bache o un semáforo fuera de servicio. Tanto es así que agentes gubernamentales y medios de comunicación han decidido utilizar Twitter como una herramienta para comunicar estos acontecimientos. Sin embargo, es tanto el volumen de información que esta llega a perderse”.
“Es por ello, que 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 objetivo general 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 funcional ofrece ver los accidentes de tránsito y obras que interrumpen el tránsito en la Ciudad de Buenos Aires.
Procesamiento de datos
El grupo al cual pertenece Berdun se dedica a Sistemas Inteligentes. Allí aplican distintos conceptos de la inteligencia artificial, entre otros temas, para detectar tweets y cuando están hablando de incidentes de tránsito, ubicarlos en un mapa y transformarlos en información útil.
“Tomamos todo este bruto de tweets de personas que se procesa. Es como un embudo, detectamos cuáles de esos mensajes hablan de tránsito y con técnicas de procesamiento de lenguaje y de geocodificación, en qué lugar exacto del mapa se produjo dicho evento. 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”, relató Berdun.
El trabajo se desprende de la tesis de grado de Brian Caimmi y Sebastián Vallejos, becarios doctorales del Conicet en el ISISTAN.
El desarrollo del software será articulado con el Municipio de Tandil para llegar a un prototipo. En una segunda etapa se vincularán con empresas del Parque Científico Tecnológico regional para desarrollar aplicaciones piloto sobre la plataforma.
