Foto: NuevoSiglo.com.co

Big Data, Internet de las Cosas y Movilidad

Por: Carlos Castillo – Pionero Best Experts

El 23 de diciembre de 2015 se inauguró en Bogotá el Centro de Gestión del Tráfico de la ciudad. La Secretaría de Movilidad indicó que con este centro de gestión se podrá llevar a cabo la medición, monitoreo y análisis del tráfico en la ciudad.

Hace un poco más de 2 años tuve la oportunidad de participar del diseño de un sistema similar en otra ciudad de Colombia que incorporaba Gestión de Movilidad y Transporte y una Unidad de Inteligencia Delictiva. Esta ciudad buscaba modernizarse para dar mejor calidad de vida a sus habitantes, entrando a la era de las “ciudades inteligentes”.

Desde mi experiencia compartiré con ustedes los elementos necesarios para que sea efectivo un Centro de Gestión como el que acaba de inaugurar la capital. En particular me concentraré en 3 elementos: Big Data, Analytics, e Internet de las Cosas.

 

Centro de Gestión del Tráfico de Bogotá | Foto: Secretaría de Movilidad

 

Sistema Inteligente de Tránsito (SIT)

La operación efectiva del Centro de Gestión dependerá de que este cuente con la tecnología adecuada y la información necesaria para:

  • Medir las variables de flujo vehicular, y
  • Detectar en forma temprana aquellas situaciones anómalas que se presenten.

La medición del flujo vehicular se realizará utilizando una red de sensores y cámaras de video dispuestos por diferentes zonas de la ciudad, así como las señales de bluetooth y wifi de los teléfonos inteligentes que usted y yo llevamos encima. Toda esta telaraña de sensores y dispositivos interconectados es parte de lo que ahora se conoce con el nombre de Internet de las Cosas (en inglés Internet of Things – IoT). Wikipedia define Internet de las Cosas como “un concepto que se refiere a la interconexión digital de objetos cotidianos con internet”.

Específicamente el Centro de Gestión de Tráfico contará con:

  • Sensores wifi-bluetooth (similares a los que se muestran en las fotos abajo) cubriendo 350 puntos en la ciudad para determinar velocidades y matrices origen – destino entre otros (para el inicio de la operación se cuenta con 50 sensores).
  • Sensores de conteo 160 ubicados en 4 puntos de la ciudad para el conteo de vehículos, clasificación por tamaño y determinación de la velocidad.
  • Sensores de bicicletas ubicados en los puntos de mayor tránsito de este medio de transporte (iniciando con la instalación de 12 puntos)

 

Sensor wifi-bluetooth | Foto: Libelium 

 

Big Data

La cantidad de datos que cada uno de estos sensores va a estar generando es enorme, masiva (de ahí el nombre de Big Data). De hecho, el conjunto de datos es tan grande y complejo que los medios tradicionales de procesamiento son ineficaces. Además de recibir los datos, debemos ser capaces de recolectarlos, almacenarlos, agruparlos, analizarlos, compartirlos, visualizarlos, etc. Para hacer más compleja la tarea, tengamos en cuenta que no sólo estamos tratando con datos estructurados (número de vehículos, dirección, velocidad) sino también con datos no estructurados como el video de las cámaras de vigilancia.

Lo que se busca con todos los datos que se recopilan, es poder realizar un análisis en forma inmediata (esto es fundamental) para poder detectar:

  • Patrones recurrentes (número de bicicletas que se movilizan en horas pico),
  • Correlación entre los datos (por ejemplo, como se afecta la velocidad de los vehículos cuando llueve),
  • Encontrar información oculta (si hay disminución de la velocidad, se ha presentado un accidente?)

Para este análisis de la información hacemos uso de la tecnología conocida como Analytics.

Analytics

La Universidad de los Andes define analytics como “el uso intensivo de datos, estadística y análisis cuantitativo, modelos predictivos y explicativos y gestión basada en hechos para dar soporte al proceso de toma de decisiones, la creación de ventajas competitivas y la generación de valor en las organizaciones”.

En el caso particular de información de tránsito, el objetivo es agregar y analizar los datos provenientes de los sensores, así como las imágenes y videos captados por las cámaras de vigilancia para poder detectar eventos y generar alertas hacia el centro de control. De esta manera se podrá tomar acción informada, oportuna y efectiva por parte de los organismos de control.

Gráficamente el proceso podría ilustrarse así:

Y todo esto con qué fin? Principalmente poder agilizar el tráfico y facilitar la movilidad en la ciudad. Usando sistemas similares, ciudades como Los Ángeles, una de las más congestionadas de los Estados Unidos, ha logrado aumentar la velocidad promedio en 16% y reducir el tiempo de desplazamiento en un 12%, según lo reporta el Estado de California.

Podemos entonces soñar que en un futuro no muy lejano podamos pasar de la simple fotomulta a una ciudad que nos permita circular por ella.

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