La gestión del tráfico en la era moderna enfrenta desafíos cada vez más complejos. Las autoridades de transporte no solo deben manejar datos de vehículos conectados, dispositivos móviles y sensores de carretera, sino que también deben procesar esta información de manera eficiente. La tarea no se limita a monitorear las carreteras; implica equilibrar las necesidades inmediatas con la planificación estratégica a largo plazo para mejorar la movilidad y la seguridad.
Históricamente, analizar estas variables ha sido un proceso intensivo en recursos que demanda una extensa colaboración. Sin embargo, la inteligencia artificial generativa está transformando el modo de procesar y actuar ante los datos de transporte, promoviendo un sistema de gestión más eficiente y reactivo.
INRIX, pionero en el uso de datos GPS de vehículos conectados, se asocia con Amazon Web Services para demostrar cómo Amazon Bedrock puede identificar contramedidas efectivas en diferentes ciudades, utilizando datos de transporte. Este enfoque acelera significativamente la planificación comparado con métodos tradicionales que dependen de dibujos conceptuales.
Recientemente, el Departamento de Transporte del Estado de California (Caltrans) ha seleccionado a INRIX para poner a prueba una solución impulsada por inteligencia artificial generativa. Esta iniciativa busca mejorar la seguridad de los usuarios más vulnerables de la carretera. Al utilizar un lago de datos de 50 petabytes de INRIX, combinado con datos de Caltrans, se pretende anticipar ubicaciones de alto riesgo y generar medidas de seguridad validadas empíricamente.
Desde noviembre de 2023, INRIX ha lanzado la aplicación INRIX Compass. Esta herramienta, que integra IA generativa, permite realizar consultas en lenguaje natural sobre riesgos de seguridad y ofrece recomendaciones basadas en datos históricos y actuales.
El avance en la visualización de contramedidas representa una nueva fase en la planificación del transporte. Tecnologías avanzadas como Amazon Nova Canvas han permitido a INRIX diseñar un enfoque innovador que agiliza la creación de dibujos conceptuales. Este proceso elimina la intrincada revisión de múltiples equipos, usualmente prolongada y complicada.
Este uso de inteligencia artificial no solo reduce el tiempo y costo de implementación de contramedidas, sino que también mejora su calidad al incorporar requisitos específicos de cada ciudad de manera eficiente. Las soluciones emergentes en este ámbito demuestran el potencial transformador que la inteligencia artificial tiene para resolver los complejos desafíos del transporte, guiando hacia sistemas de movilidad más inteligentes y seguros en el futuro.
