Pavimenta2

Pavimenta2 permite la detección de defectos en el pavimento de autopistas y carreteras, así como la categorización de señales de tráfico verticales y horizontales. La herramienta automatiza el análisis de las condiciones del pavimento utilizando inteligencia artificial (IA) y visión por computadora a partir de videos capturados por una cámara estándar montada en un vehículo. Esto permite a las autoridades de transporte evaluar eficazmente el inventario de carreteras, cruzar datos de accidentes y tiempos de viaje, y estimar los costos de mantenimiento con recursos limitados. La herramienta acorta un proceso que podría llevar varios años a unas pocas semanas de recopilación de videos y horas de procesamiento de imágenes.

Problema que se busca resolve

Los defectos en el pavimento representan más que una simple incomodidad; constituyen un riesgo significativo para los conductores, dando lugar a colisiones y fatalidades. Históricamente, la identificación de los defectos en las carreteras ha sido un proceso manual, caracterizado por su naturaleza que consume mucho tiempo y sus costos elevados. Analizar manualmente una red de carreteras de 10,000 km demanda aproximadamente 78 semanas y un presupuesto que supera los $3,000,000. Ante semejantes complejidades, los países de América Latina y el Caribe han estado realizando análisis parciales y poco frecuentes de sus redes viales.

Poblaciones que se ven afectadas por el problema

Autoridades de tránsito, Conductores de vehículos, entidades de logística, consesionarios, y peatones.

Respuesta actual a este problema, considerando a las instituciones relacionadas.

Actualmente el inventario del estado de las carreteras se hace de manera manual o utlizando automoviles con tecnologias muy costosa. Esto genera extensos tiempos, costos y errores humanos.

Propuesta para solucionar dicho problema usando IA

Pavimenta2 utiliza modelos de visión por computadora, YOLOV3 y redes neuronales Siamesas (IA) para identificar, medir y cuantificar ocho tipos de defectos en el pavimento, además de validar señalización de transporte. Los procesos en los clientes de la región han evolucionado desde esfuerzos manuales a la utilización de tecnología de vanguardia. La herramienta se puede utilizar descargando el código de forma gratuita desde el C4D del BID. Posteriormente, las entidades pueden optar por utilizarla en la nube o en sus propios servidores. Se requieren habilidades digitales para esto.

¿Qué consideraciones de seguridad, leyes nacionales o estándares se tienen que tener en cuenta para utilizar cada fuente de información?

No viola ninguna ley de privacidad de datos, ni de propiedad intelectual. Cumple con los estandares de seguridad y etica. Considerado de riesgo bajo.

La herramienta de software desarrollada por el BID se entrega con una licencia de Creative Commons que les permite a las contrapartes su uso sin costo. El BID apoya en la instalación, pruebas y puesta en marcha de la herramienta, así como en la capacitación. La disposición de hardware, en infraestructura física o virtual para alojar y correr la herramienta, es responsabilidad de las contrapartes.

Avances/resultados

Pavimenta2 ha superado la revisión del PRAC del BID y estará disponible como una solución en la nube. Se ha utilizado para evaluar más de 50,000 km de carreteras en América Latina y el Caribe. Se ha convertido en una parte integral de la gestión digital de activos viales en países y operaciones técnicas, contribuyendo al diagnóstico de las redes viales y la priorización de intervenciones. Entidades del sector público en Honduras, Perú, Trinidad y Tobago, Surinam y cuatro estados brasileños han implementado Pavimenta2 en su infraestructura en 2023. La biblioteca de software se ha descargado 27,000 veces. La cartera contiene más de 100 conexiones entre entidades y estudiantes.

Metas

Crear un stand alone para que la interfaz sea más amigable.

Principales retos en la implementación

Crear un stand alone para que la interfaz sea más amigable.

Principales retos de la IA identificados

Pavimenta2 esta en una nueva iteración de código mejorando los scripts para detección de las señales de transito.

Lecciones aprendidas

Los principales desafíos para expandir "pavimentados" han sido la falta de habilidades digitales en algunos equipos de los países de la región y el acceso limitado a infraestructura informática de alto rendimiento necesaria para ejecutar los modelos de aprendizaje profundo de la herramienta. A través del curso en línea, diversas sesiones de capacitación y brindando apoyo para la contratación de empresas locales de software e ingeniería, se está superando el primer desafío. En algunos casos, para abordar el segundo desafío, se proporciona financiamiento para la adquisición de infraestructura informática.