Gestión de riesgos en movilidad sostenible: el papel de la inteligencia artificial en la seguridad ciclista. Caso de éxito RAMCI

Para reducir la huella de carbono de la movilidad en las megaciudades, la bicicleta para largas distancias es una de las soluciones limpias y saludables. Sin embargo, la cantidad de accidentes registrados en la vía entre vehículos motorizados y bicicletas genera una preocupación importante. El Área...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Cossio Franco, Edgar Gonzalo
Formato:	Documento de conferencia publishedVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	Universidad Católica de La Plata 2024
Materias:	MOVILIDAD EN BICICLETA PLATAFORMA EN TIEMPO REAL PREDICCIÓN DE GGRAVEDAD SMART CITY INTELIGENCIA ARTIFICAL http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Acceso en línea:	https://repositorio.ucalp.edu.ar/handle/UCALP/806
Aporte de:	REDI UCALP de Universidad Catolica de La Plata

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spelling	I101-R404-UCALP-8062024-11-29T18:41:26Z Gestión de riesgos en movilidad sostenible: el papel de la inteligencia artificial en la seguridad ciclista. Caso de éxito RAMCI Cossio Franco, Edgar Gonzalo MOVILIDAD EN BICICLETA PLATAFORMA EN TIEMPO REAL PREDICCIÓN DE GGRAVEDAD SMART CITY INTELIGENCIA ARTIFICAL http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 Para reducir la huella de carbono de la movilidad en las megaciudades, la bicicleta para largas distancias es una de las soluciones limpias y saludables. Sin embargo, la cantidad de accidentes registrados en la vía entre vehículos motorizados y bicicletas genera una preocupación importante. El Área Metropolitana de Guadalajara (AMG) cuenta con más de 6 millones de habitantes, 3 millones de vehículos y en la última década más de 120 km de ciclovías que buscan brindar seguridad a más de 126,000 usuarios de bicicletas. La presente investigación utilizó registros históricos de accidentes de bicicleta para entrenar algoritmos de aprendizaje automático (ML) con el fin de predecir la gravedad de los accidentes entre ciclistas y vehículos, identificar cruces peligrosos bajo ciertas condiciones e informar a los usuarios en mapas interactivos de movilidad para reducir las posibilidades de accidentes. Llamamos a ese conjunto de algoritmos de aprendizaje automático: Riesgo de Accidente de Movilidad Ciclista (RAMCI). La principal contribución de este trabajo es la metodología para entrenar con los datos de la ciudad, algoritmos de aprendizaje automático para predecir la gravedad de los accidentes entre ciclistas y vehículos en mapas de la ciudad con un nivel de confianza comprensible. Los resultados obtenidos pueden ayudar a otras ciudades que buscan desarrollar la movilidad en bicicleta como estrategia para reducir la huella de carbono y así reducir la posibilidad de accidentes y mejorar la adopción de este sistema de transporte. Fil: Cossio Franco, Edgar Gonzalo. Universidad del Valle de Atemajac (México). Profesor en la Universidad del Valle de Atemajac y en el Centro de Investigación en Tecnología Avanzada; México 2024-11-29T21:40:48Z 2024-11-29T21:40:48Z 2024-11-06 info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://repositorio.ucalp.edu.ar/handle/UCALP/806 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Universidad Católica de La Plata AR
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Gestión de riesgos en movilidad sostenible: el papel de la inteligencia artificial en la seguridad ciclista. Caso de éxito RAMCI

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