El Licenciado en Física, docente e investigador Sebastián Fuentes está desarrollando al alero de la Dirección de Investigación de la Universidad Abierta de Recoleta el proyecto Caracterización y Descripción del flujo de pasajeros al interior de buses del sistema RED en la comuna de Recoleta. El objetivo del estudio es caracterizar el flujo real de pasajeros durante un recorrido empleando un contador automático de pasajeros basado en visión por computadora. La noticia más reciente del proyecto es que fue seleccionado para la OpenCV AI Competition, organizada por a organización no gubernamental OpenCV.

De acuerdo a lo que explica Fuentes, OPENCV es una organización que desarrolló una de las librerías de algoritmos de visión artificial más empleadas a escala global, y con esta competencia está celebrando sus veinte años de existencia, «además de colocar a prueba el impacto de un nuevo dispositivo portátil específico para tareas de visión por computadora que fue desarrollado y lanzado al mercado en agosto del año pasado». Añade que «participan equipos de todo el mundo y quedamos seleccionados entre mil cuatrocientos equipos postulantes. Es una competencia de escala global que reúne miles de ideas alrededor del desarrollo de proyectos en inteligencia artificial y pone a esta investigación en los ojos del mundo».

Agrega que haber sido seleccionado «quiere decir que resulta una aplicación muy interesante y por sobre todo práctica. El uso de la inteligencia artificial (IA) para efectuar mejoras en el servicio del transporte público de pasajeros se ha convertido en una cuestión de interés global considerando el aumento del número de habitantes en las principales ciudades del mundo, además de un esfuerzo multinacional para reducir las emisiones de carbono provenientes del parque automotriz y así favorecer el empleo de los buses, trenes y metro como una opción real para el desplazamiento de los pasajeros en grandes urbes, como sería el caso de ciudades en China, India y Pakistán. La necesidad que enfrenta Santiago de Chile después de la pandemia exige que el sistema de transporte público incorpore mejoras tecnológicas al servicio. Finalmente, el participar en una competencia como ésta se coloca sobre el tapete la utilidad de la IA en ámbitos de interés comunitario, puesto que la movilidad en la ciudad puede visualizarse como un derecho que garantice el acceso igualitario al sistema de transporte».

Añade que «el hecho que existan plataformas como OPENCV que ofrecen algoritmos de código abierto y acceso libre significa un paso hacia la democratización de la inteligencia artificial, lo que a fin de cuentas permite que individuos que no pertenecen exclusivamente al mundo académico puedan participar y contribuir al desarrollo de soluciones para resolver problemáticas más cotidianas que afectan directamente a la sociedad civil, puesto que estos sujetos se sienten verdaderamente inmersos al interior de las comunidades».

¿Cuáles crees que son las características más relevantes del proyecto y que lo pueden hacer acreedor de la competencia?
Bueno, en primer lugar, representa un proyecto de aplicación práctica de la inteligencia artificial. Aborda un problema que está de moda en los sistemas de transporte alrededor del mundo y que emplea una herramienta que se lleva desarrollando ya desde hace bastantes años, y que aún no se encuentra una única receta adecuada que permita obtener el número exacto de pasajeros que viajan dentro del bus, por lo que nos encontraremos en el medio de una discusión muy actualizada. Esto último es muy importante ya que nos permitirá intercambiar ideas al respecto con especialistas del área en el ámbito internacional.
En segundo lugar, otro rasgo importante del proyecto resulta ser el desarrollo de un conjunto de datos propios, ya que actualmente se dispone de un número muy escaso de bases de datos con imágenes obtenidas desde una cámara overhead. Una porción de estas bases requieren permisos de parte de los investigadores y si consideramos que un gran volumen de las investigaciones son realizadas por grupos de China, el acceso se encuentra absolutamente denegado. Entonces levantando nuestros propios datos podremos compartir la información recolectada con otros centros de investigación.
En tercer lugar, debemos recalcar que acá estamos desarrollando la primera parte de un proyecto mucho más ambicioso, que a la postre busca diseñar un modelo predictivo del flujo de pasajeros. Esta etapa debe visualizarse como aquella que busca desarrollar el método o herramienta de medición de la variable en cuestión: el número de pasajeros que sube y desciende en cada parada de bus.
Finalmente, el desarrollo de esta herramienta permite recolectar datos asociados al comportamiento del flujo de pasajeros y colocarlos a disposición no solo de los organismos encargados de la administración y fiscalización del servicio de buses sino que también a la comunidad de usuarios, permitiendo que exista una diálogo permanente basado en el uso de información fidedigna que permita por ejemplo, mejorar y optimizar el itinerario de los buses, factor que conduciría hacia la entrega de un servicio más confortable; con lo que se evitaría la formación de cuellos de botella en los paraderos. Así como también se evitaría en momentos como este de emergencia sanitaria garantizar el número adecuado de pasajeros transportados para minimizar la transmisión del virus en este tipo de escenarios que frecuentemente se encuentran expuestos a una alta densidad de individuos.
Todos estos factores mencionados, además de demostrar que el dispositivo empleado, el OAK-D permite ejecutar tareas a un bajo costo en comparación con los equipos ya disponibles en el mercado y que representan un gasto gigantesco para sistemas de transporte público como el chileno, contribuyen a que este proyecto sea merecedor del reconocimiento que posee por parte del este concurso.

¿Qué impacto podría generar la implementación del proyecto de investigación?
En primera instancia, la eventual implementación de este sistema de conteo automático de pasajeros nos permitirá colocarnos a la par de lo que sucede en otras grandes urbes de Latinoamérica. Este es el caso de la ciudad de Sao Paulo en Brasil, en donde la empresa Milennio Bus logró implementar una red de dispositivos muy similares a lo que proponemos en el proyecto. Consideremos que el volumen de carga transportada en este caso es superior a lo que experimenta el sistema RED acá en nuestro país. Además, debemos considerar que el modelo de RED, ex Transantiago, se basó en una propuesta del actual modelo de transporte en Bogotá, Colombia: el TransMilenio (incluso actualmente poseen los mismos tipos de buses); lo que sugiere en principio que cualquier método aplicable al sistema RED podría ser en principio replicado en Colombia.
En segundo lugar, la información recolectada por este instrumento podría ser empleada por el Operador de Gestión de Flota para reorganizar el despacho de los buses en función de la demanda real, evitando así que los buses se agolpen uno tras otro en determinadas paradas. Esta información puede ser compartida en tiempo real con la comunidad de usuarios del transporte público a través de alguna aplicación móvil o por medio de algún mecanismo externo. En esta aplicación podría darse cuenta del nivel de ocupación del bus y la hora de llegada para que así el usuario tome mejores decisiones respecto de la planificación de su viaje, para así contribuir a una constante mejora sustantiva permanente en aras de alcanzar un mayor confort mientras se experimenta el servicio.
En tercer lugar, la información recolectada por el dispositivo permitiría en principio reorganizar la distribución de los paraderos (y sus recorridos), relocalizando aquéllos que poseen una baja demanda. Esto último debiera ir de la mano con la participación inclusiva de la comunidad. Esto podría conseguirse por medio de una encuesta comunitaria que pueda dar cuenta de las necesidades reales de los pasajeros. De esta manera se establecería un diálogo entre las empresas operadoras, el gobierno a través del Ministerio de Transportes y la ciudadanía, el receptor final de este bien público que es el transporte público de pasajeros.
Y finalmente, en cuarto lugar, significa la irrupción de una tecnología en los servicios públicos ya no con el estigma de que la IA llegó para reemplazar al humano, sino que, por el contrario, como producto del ingenio del hombre, viene para contribuir a generar lazos entre los agentes que le dan forma a la comunidad. Sería una tecnología que llega a contribuir y no para aumentar aún más la brecha entre los sectores más empobrecidos y los con una mejor situación. Además, un desarrollo de carácter nacional siempre es positivo para intentar implementar una solución desde casa para problemas del vecindario local. Reflejaría una apertura real desde la academia considerando que mi formación como co-investigador proviene desde la física aplicada y que hoy me encuentro inmerso en un diálogo con especialistas en las disciplinas del Machine Learning con un objetivo claro: contribuir a la resolución de una problemática cotidiana y que nos afecta a todos quienes empleamos el transporte público y que lo privilegiamos por sobre otras alternativas.