Mediante inteligencia artificial analizan tuits para detectar y difundir incidentes de tránsito

El Instituto Superior de Ingeniería de Software Tandil (Isistan), Unidad Ejecutora del Conicet, y la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, trabajan en distintos conceptos de inteligencia artificial para detectar incidentes de tránsito en tuits, ubicarlos en un mapa y transformarlos en información útil para la comunidad.

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El proyecto se llama Manwe y consiste en detectar las publicaciones en la red social y mediante técnicas de procesamiento de lenguaje y de geocodificación, determinar en qué lugar exacto del mapa se produjo el evento.

La iniciativa se desprende de la tesis de grado de Brian Caimmi y Sebastián Vallejos, actuales becarios doctorales del Conicet en el Isistan. Su objetivo es diseñar y desarrollar una plataforma para ciudades inteligentes que provea servicios tecnológicos de alto nivel y permita la construcción de aplicaciones que, a su vez, se nutran de ellos.

“A partir del uso de Inteligencia Artificial podemos utilizar técnicas de clasificación”, explicó Luis Berdun, doctor en Ciencias de la Computación y coordinador del proyecto, quien se desempeña en el grupo de Sistemas Inteligentes del Isistan. Además, el experto explicó que toman todo ese material bruto de tuits personales, que luego se procesa. A partir de allí, detectan cuáles están hablando de tránsito y con técnicas específicas logran determinar en qué lugar exacto del mapa se produjo el hecho.

La idea es que el sistema lo pueda interpretar como una locación puntual, entonces podrá agrupar esa información en datos más refinados y útiles para el usuario final. “Si conocemos la rutina del usuario, le podemos avisar de los incidentes que lo afectan”, agregó Berdun.

El funcionamiento

La iniciativa surgió en 2015 y por aquel entonces Luis Berdun y Álvaro Soria dirigían el proyecto “Un asistente inteligente para la planificación del transporte urbano”, dentro del cual focalizaron la idea de un asistente inteligente que prediga las rutinas del usuario de manera no intrusiva y pueda asistirlo en su traslado.

Como contó Berdun, el problema de fondo surgió cuando identificaron que ese asistente que estaban desarrollando necesitaba conocer el estado del tránsito, “nutrirse de información” y “de ahí nació el trabajo de grado de Sebastián y Brian, con el fin de extraer esos datos de tránsito de redes sociales de forma automática”, indicó.

Sostuvo que si uno si se pone a revisar Twitter, en este caso, existe mucha información del tránsito, no solamente por los portales de noticias y periodistas que publican cortes o accidentes, sino que también hay personas que se topan con un evento e informan a los medios para que lo den a conocer. El problema es que estas noticias son difíciles de utilizar debido al flujo informativo. “Tantos tweets abruman al usuario y más que informarlo lo terminan desinformando”, determinó el coordinador, por lo que resolvieron programar y entrenar un sistema que discierna de manera automática.

“Primero utilizamos técnicas de inteligencia artificial llamadas Machine Learning, mediante las cuales la máquina aprendió a distinguir cuándo un tweet reporta algo de tránsito, y cuándo no”, destacó. Esto lo que les permite es un filtro de todas las publicaciones para quedarse solamente con las referidas a tráfico.

A continuación analizan el contenido de cada tweet para conocer detalles, ya sea de un accidente, corte, manifestación u otro hecho. Para esto utilizan técnicas de procesamiento de lenguaje natural. “Acá es donde estuvo quizás uno de los mayores obstáculo del trabajo, que fue adaptar estos métodos, ya que las técnicas tradicionales están preparadas para analizar textos formales, bien escritos, con un uso correcto de tildes, de mayúsculas, de signos de puntuación, mientras que en Twitter eso no pasa porque cada uno escribe como quiere”, analizó, por lo que debieron adaptarlas para que también funcionen con las publicaciones sociales.

Por último, lo que hacen es ubicar el corte sobre un mapa, o sea geocodificar la dirección del evento para obtener las coordenadas geográficas del lugar. Entonces, en lugar de tener que leer manualmente todos los tweets y ubicarlos en un plano, es resuelto de manera automática e inteligente por una máquina. “Así las personas pueden ver el mapa con el estado del tránsito mucho más fácil y la información queda disponible para que la utilicen aplicaciones de terceros”, aseveró Berdun.

 

La continuidad

del trabajo

 

El sistema está funcionando para la ciudad de Buenos Aires, aunque puede ser extrapolado a cualquier localidad, en los mapas se puede ser cómo va asignando duración a cada evento detectado de manera que el plano va cambiando a lo largo del día y acorde a la actividad que se registra.

Además de publicar el mapa, también hay una cuenta de Twitter que hace la difusión del evento detectado @ManweBsAs. “Como la idea es poder informar pero no repetir, los sucesos detectados que son sobre el mismo lugar se agrupan y solo se difunde la primera vez que se mencionan, por eso al elegir un ícono sobre el plano se pueden ver varios tuits que hacen referencia al mismo evento”, explicó.

Asimismo, Luis Berdun informó que el proyecto se pudo continuar hasta llegar al prototipo funcional que se encuentra disponible en la página de Isistan, debido a la beca de Doctoral del Conicet que poseen Sebastián Vallejos y Brian Caimmi. “También gracias a que se está comenzando con el proyecto ‘Un agente inteligente de doble propósito para la asistencia en la movilidad urbana’, el cual dirige Álvaro Soria y es financiado por el Conicet”, apuntó.

Destacó que actualmente esta línea de investigación forma parte de un plan más ambicioso que lleva adelante el Isistan, denominado  “Plataforma de Servicios para el Desarrollo de Software de Ciudades Inteligentes”, encabezado por Andrés Díaz Pace y codirigido por Alejandro Zunino, financiado también por el Conicet en el marco de los proyectos de Unidad Ejecutora 2017-2022.

Otros proyectos que buscan facilitar la dinámica social

La iniciativa denominada “Un agente inteligente de doble propósito para la asistencia en la movilidad urbana” busca, por un lado, brindar asistencia inteligente al ciudadano en su movilidad urbana y, por otro, ofrecer al gobierno de la ciudad un análisis inteligente de la información de los servicios locales por parte de sus ciudadanos, desde el transporte público hasta el acceso a los espacios recreativos. La intención es optimizar sus recursos. El conocimiento generado a partir de este proyecto contribuirá tanto al dominio de inteligencia artificial, particularmente Ciudades Inteligentes, como al de transporte.

Por su parte, el trabajo sobre “Plataforma de Servicios para el Desarrollo de Software de Ciudades Inteligentes” tiene como objetivo general diseñar y desarrollar una base para ciudades inteligentes que provea servicios de alto nivel y que permita la construcción de aplicaciones de software para la ciudad que consuma dichos servicios.

“El foco de nuestra plataforma está puesto en las ciudades intermedias, con Tandil como caso de estudio, ya que representan un segmento importante en el desarrollo del país y presentan un contexto y requerimientos diferentes a los de las grandes urbes respecto a ciudades inteligentes”, concluyó Luis Berdun.