Al contexto de ciudades cada vez más inteligentes hay que sumarle mucho volumen de información en las redes sociales, y el tránsito no escapa a este fenómeno. Por ejemplo, en Twitter, 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”, explica 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 Instituto de Sistemas de Tandil, nace dentro de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA), y a partir de su vinculación dentro del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) se conformó en el año 2011 como Unidad Ejecutora que pasó a llamarse Instituto Superior de Ingeniería de Software Tandil (ISISTAN, CONICET-UNCPBA). Dentro del ISISTAN se dividen en 4 grupos: Sistemas de Recomendación; Sistemas Inteligentes; Computación Distribuida y Móvil; Metodologías y Herramientas para Diseño de Software.

El grupo al cual pertenece el Dr. Berdun se dedica a Sistemas Inteligentes. Allí aplican distintos conceptos de la Inteligencia Artificial, entre otros temas, para detectar tuits y cuando están hablando de incidentes de tránsito, ubicarlos en un mapa y transformarlos en información útil.

“Tomamos todo este bruto de tuits de personas que se procesa. Es como un embudo, detectamos cuáles de esos tuits están hablando 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”, explica Berdun, quien también se desempeña como docente la facultad de Ciencias Exactas y director de la carrera del doctorado de Ciencias de la Computación de la UNCPBA.

Dicho trabajo se desprende de la tesis de grado de Brian Caimmi y Sebastián Vallejos, actuales becarios doctorales del CONICET en el ISISTAN.

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.
 
Tal desarrollo será articulado con el Municipio de Tandil para llegar a un prototipo, y en una segunda etapa se vincularán con empresas del Parque Científico Tecnológico regional para desarrollar aplicaciones piloto sobre la plataforma.

Para el estudio de IA se utilizan algoritmos y aplicaciones, así como también Data Mining –extracción de información significativa de grandes bases de datos-, Big Data para grandes volúmenes de datos, Deep Learning, una tecnología de aprendizaje y clasificación basada en redes de neuronas artificiales numéricas. Todo el volumen de información se procesa en un clúster –conjunto de computadoras-.

Para acceder al prototipo instanciado en Ciudad Autónoma de Buenos Aires, haga click aquí.

Integrantes del grupo de Sistemas Inteligentes del ISISTAN

Dr. Armentano, Marcelo – Inv. Adjunto
Dr. Monteserin, Ariel – Inv. Adjunto
Dr. Soria, Álvaro – Inv. Adjunto
Dr. Teyseyre, Alfredo – Personal de Apoyo
Dr. Berdun, Luis – Inv. Asistente
Becarios doctorales del CONICET: Alonso Diego; Berdun Franco Daniel; Caimmi Brian; Varona Braian Raul; Vallejos Sebastian

Epígrafe imagen portada: [Manwe](http://si.isistan.unicen.edu.ar/manwe/).

Fuente: CONICET.