Alaska quiere reducir los accidentes de tráfico aplicando el ‘machine learning’

ANCHORAGE.- Que hay una correlación evidente entre la climatología y los accidentes de tráfico es algo tan lógico que nadie pone en tela de juicio: la lluvia hace que el asfalto se empape y los vehículos pierdan parte de su capacidad de agarre, aumentando las probabilidades de accidentes. Pero peores todavía son las consecuencias cuando es hielo lo que cubre las carreteras, y de esto saben mucho las autoridades de tráfico de Alaska.

En concreto, el gobierno de este estado sabe que cuando la temperatura fluctúa entre fría y muy fría en un plazo corto de tiempo, se producen precipitaciones de aguanieve o nieve que producen hielo casi de forma instantánea sobre el asfalto. Hasta la fecha, se había utilizado la intuición para adelantarse a los acontecimientos, pero a partir de ahora se quiere emplear algo más científico para poder predecir con gran precisión cuándo puede darse un suceso de estas características.

Así, las autoridades de tráfico del distrito de Fairbanks han decidido emplear un sistema basado en aprendizaje automático para conocer de antemano cuándo hay riesgo de producirse nieve y asignar de esta manera los recursos necesarios. El sistema se basa en unos sensores de Fathym colocados en los quitanieves que analizan en todo momento las condiciones ambientales y la temperatura del asfalto; esta información viaja en tiempo real a los servidores de Microsoft, donde el sistema WeatherCloud basado en machine learning de Fathym avisa a las autoridades sobre lo que va a suceder con gran probabilidad.

Si se prevé que va a haber hielo, las autoridades distribuirán de antemano los componentes químicos para evitar que se forme, y lo harán en las cantidades estrictamente necesarias, con lo que además de reducir el riesgo de accidentes, el sistema previsiblemente logrará importantes ahorros para las arcas públicas. Tanto Microsoft como Fathym confían en 'exportar' esta tecnología en otros estados del país.