Safety Plus se llama el sistema que permite predecir accidentes mediante el uso de inteligencia artificial, creado por investigadores del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), junto con la empresa Seeing Machines Latin America, y con el apoyo financiero de Corfo Innova. El Director del proyecto Franco Basso, doctor en transporte, académico de la Escuela de Ingeniería Industrial de la PUCV e investigador de ISCI, indicó que el software será comercializado por una empresa spin-off tipo startup, cuyo primer cliente es la empresa SQM, quienes ya comenzaron a utilizar este servicio a partir de junio de este año.

El sistema es el fruto de dos años de trabajo entre ISCI, PUCV y la empresa Seeing Machine Latin América. Se trata de un software que funciona como un ERP de safety, integrando diversas fuentes de información las que son visualizadas de manera amigable con capas de inteligencia de negocios y predicción. Para ello, se utilizan modelos de inteligencia artificial que se calibran con datos históricos de accidentes. El objetivo de dichos modelos es determinar variables de contexto que en el pasado generaron accidentes en la ruta, de modo de poder determinar cuándo situaciones similares pudiesen estar replicándose nuevamente.

El académico Franco Basso señaló que Safety Plus nació tras una inquietud de varios clientes de Seeing Machines Latin America, de industrias como la minera y forestal, que buscaban optimizar el uso de las distintas bases de información, por ejemplo, de seguridad y accidentes, que recolectaba cada empresa.

“La principal novedad desde un punto de vista científico es la utilización de tecnologías de Big data e Inteligencia Artificial para crear modelos capaces de predecir el riesgo de un conductor de transporte de carga en la ruta. La idea es encontrar patrones que en el pasado generaron accidentes para visualizar en tiempo real si esos patrones se pudieran estar repitiendo. Para ello se usan grandes volúmenes de datos que se obtienen en línea. Se trata sin duda de un desarrollo único en el mundo”, agregó.

Basso explicó que si se repiten estas variables “el sistema puede generar alertas a través de colores tipo semáforo -rojo, amarillo y verde- para permitir a los tomadores de decisión, como prevencionistas de riesgo, saber cuál es el estado de cada conductor”. La solución utiliza todas las fuentes de datos disponibles de las empresas, como cámaras que detectan la dilatación de pupilas o “microsueños”; indicadores de biocompatibilidad para saber si una persona es idónea para ciertos trabajos; GPS, giroscopios y acelerómetros.

Jorge Morales, Gerente General de Seeing Machines Latin América, empresa comercializadora de GUARDIAN Driver Monitor System, tecnología que monitorea somnolencia y distracción en tiempo real en el transporte terrestre, añade: “Creemos que esta solución revolucionará el mercado pues ya no se trata solo de detectar situaciones de riesgo cuando están ocurriendo, sino que nuestro modelo es capaz de anticiparse a situaciones potencialmente peligrosas, lo que agrega muchísimo valor a nuestros clientes.”

Académico EII-PUCV lidera investigación para predecir accidentes en transporte de carga con inteligencia artificial
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